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l4ke
01-20 16:48
门头沟学院 推荐算法
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农发行软开面经
问了几个问题:
你认为农发行应该怎样助力共同富裕?
同事请假导致任务完不成,你会怎么办?
谈谈你对信贷岗的理解?
你如何看待农发行的工作性质?
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02-07 19:24
已编辑
清华大学 Java
现在的我变强了不少有工作经验了,字节还会录用我吗
现在的我,比从前强了不少。有了真实的工作经验,也经历过项目的压力与成长,我开始重新思考一个问题:字节还会录用现在的我吗?过去我可能更看重“是否被选择”,而现在我更关注“我是否匹配”。当能力提升、经验增加,我也逐渐明白,大厂真正看重的不是完美履历,而是持续成长的潜力与解决问题的能力。如果我能清晰表达自己的项目经验、技术深度和思考方式,那么机会依然存在。我不再把过去的结果当作定论,而是把现在的自己当作新的起点。只要持续提升能力、优化作品和表达方式,每一次投递都是重新认识我的机会。所以,比起担心“他们会不会要我”,我更专注于让自己成为“值得被要的人”。当我真的变强了,机会往往会再次出现。
我现在比当时_,你想录用...
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01-22 14:42
中山大学 C++
农发行软开面经参考
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02-08 14:14
门头沟学院 Java
MetaApp一面
1. 针对你第一段或以Java语言为主的实习经历,介绍一下项目中的亮点或者难点。2. 你在消息推送改造中使用Redis ZSet加上线程池实现了定时推送,详细说说这个方案的设计思路。3. 在分布式系统中,多个实例同时扫描Redis ZSet时,要怎么保证任务不会重复执行?4. 从Redis中取到的任务执行超时(比如超过一秒),你们有什么措施防止任务堆积?5. 你们的Redis ZSet中是否有过期任务的概念?过期时间设置为多久?如果任务过期了,会怎么做清理?6. 系统中如果因为系统异常或业务异常,出现轮询Redis ZSet读不到数据(本身有数据却读不到)的情况,有没有做兜底处理?7. 你在项...
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01-20 16:45
门头沟学院 推荐算法
农发行软开面经
问题:机器学习在银行信贷风控中的应用场景?回答思路:1.贷前:信用评估与反欺诈信用评分卡:传统逻辑回归与机器学习(如XGBoost,LightGBM)结合,利用多维度数据(交易、行为、农业生产经营数据)预测违约概率。反欺诈识别:使用无监督学习(如聚类、异常检测)或有监督学习识别团伙欺诈、申请资料造假。2.贷中:风险预警与额度管理行为评分与早期预警:基于贷后还款行为、账户活动等实时数据,利用时序模型预测客户风险等级变化,触发预警。动态额度调整:根据客户风险变化和贡献度,利用强化学习等模型动态调整授信额度。3.贷后:催收策略优化催收响应预测:预测不同客户对不同催收方式(短信、电话、上门)的反应概率,优化催收资源分配,实现差异化收。
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01-19 16:31
门头沟学院 大数据开发工程师
农发行软开什么时候实行末位淘汰?
不知道什么时候开始,基层岗位应该不会吧。
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农发行啥待遇
举报了
耐挂王
信贷岗招人吗
共同富裕咋助力
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