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作为面试官,我是怎么快速判断程序员能力的?

技术面试是一个工程师成长到一定阶段后必然要承担的一项工作,优秀的技术面试官能帮助公司筛选出优秀的工程师,并且潜移默化的吸引候选人选择加入公司。相反,糟糕的面试不仅会错失优秀候选人,甚至还会给公司招来大麻烦。尽管技术面试如此重要,我还是了解到,很多公司的技术面试官都是“无证上岗”,hr 随便抓壮丁去面试,面试质量参差不齐。本文就这个问题,根据我自己的面试经验和思考,总结了一些面试技巧分享跟大家,希望有所帮助。 如何阅读候选人简历 阅读候选人的简历,这是招聘流程中摆在我们面前的第一项工作。候选人的简历各式各样,我曾经见过很多人的简历写超过 10 页,项目零零总总罗列几十个,也有见过个人评价可以像散文一样写半页纸的,工程师们一般都比较忙,如何快速的阅读简历又不失重点呢?我总结了两点:忽略掉主观性太强的描述,比如简历中的自我评价,重复性的项目经历,一些熟悉某某技术,精通某某语言的主观性很强的描述,这些都可以一眼带过。另一方面,抓住候选人的亮点,亮点就是那些非常有力的能证明候选人能力的经历,我根据自己的经验罗列了一些,供大家参考: 首先,对于候选人来讲,大公司的工作经历是很重要的能力背书,而且级...

50万年薪都招不来的大数据开发工程师是什么样的?

从2010年至今,大数据投资热潮与大数据岗位开始集中爆发。从360指数我们可以看出,目前大数据在市场的热度远远高于前几年特别火的产品经理。 大数据之火热,以致身边很多人对于大数据相关热门趋势及词汇都能随口就来。但如果问他大数据和他之间的关系,却很难能说出一二三来。 究其原因,大家置身于大数据环境下,耳濡目染各种新的概念,但是真正参与实践大数据的案例少之又少,造成了对大数据整体认知的缺失。 下面讲讲大数据行业不同角色对大数据的观点,希望能够还原出来一个较为全面的认识,了解不同角色对大数据的需求背景。 大数据开发 2010开始,大数据成为了分布式技术框架的别名,Hadoop开始频繁进入大家眼中,从此以后,hive,spark,flink等分布式计算框架如雨后春笋进入大家的开发工作环境中(当然大数据的薪资也开始水涨船高,远远高于其他同类开发)。 那么在大数据开发的眼中,大数据应该是长这样的: 第一:数据体量巨大。大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T); 第二:数据类型繁多。比如,网络日志、视频、图片、地理位置信息等等; 第三:需要不同的框架解决不同...

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