一、2017银监会职位
2017银监会职位热门解析
近年来,中国的金融监管体系不断完善,作为其中的重要组成部分,中国银行业监督管理委员会(简称银监会)在金融监管中发挥着至关重要的作用。作为职场人士,了解银监会职位的热门和趋势,将有助于我们把握机遇,实现个人的职业发展。
当前银监会职位市场概况
随着金融行业的快速发展,银监会职位的需求也日益增加。根据最新的招聘信息和人才市场调研,我们可以看到在该领域中表现突出的职位有很多,如风险管理分析师、业务审计专员、信贷评估师等。
2017年,银监会招聘职位的数量较往年有所增多,这是因为银监会在金融监管的力度加大,对于人力资源的需求也逐渐增加。与此同时,金融市场对于高端人才的需求也在不断上升,这使得银监会的职位市场呈现出较高的竞争。
在2017年银监会职位市场中,最受欢迎的职位之一是风险管理分析师。随着金融市场的风险不断增加,对于风险管理人才的需求也日益迫切。风险管理分析师需要具备扎实的金融背景知识和较强的分析能力,能够独立进行风险评估和监测。该职位不仅需求量大,薪资待遇也相对较高,吸引了众多求职者的关注。
银监会职位的职业发展路径
银监会职位的职业发展路径一般分为以下几个阶段:
- 初级职位:包括助理职位、专员职位等,主要负责数据分析、报表整理等基础工作。
- 中级职位:例如风险管理师、客户经理等,需要具备一定的专业知识和经验,能够独立完成一些具体业务。
- 高级职位:如风险管理分析师、业务审计经理等,需要具备较高的专业素质和管理能力,能够协调和处理复杂的业务问题。
- 高层管理职位:包括部门主管、副总级别职位,需要在业务经验的基础上具备较强的决策能力和领导能力,负责制定并执行相关政策和规划。
银监会职位的职业发展路径相对比较清晰,也给了职场人士一个明确的目标。通过不断提升自己的能力和经验,从初级职位逐步向高级职位迈进,最终有机会进入到高层管理职位,成为组织中的重要决策者和领导者。
如何在银监会职位市场脱颖而出
在竞争激烈的银监会职位市场中脱颖而出并非易事,以下几点建议或许能够帮助你:
- 专业背景和知识:银监会职位对专业背景和知识要求较高,因此你需要具备相关的金融知识和经验。建议你加强相关专业的学习,并通过相关的证书考试来提升自己的专业素质。
- 分析和解决问题能力:银监会职位需要处理大量的数据和信息,因此你需要具备较强的分析和解决问题的能力。通过参与实际的金融工作和项目经验的积累,你能够提高自己的分析和解决问题的能力。
- 沟通和团队合作:银监会职位需要与不同部门和团队协作,因此良好的沟通和团队合作能力也是必要的。在平时的工作中,你可以主动参与一些团队项目,加强自己的沟通和团队合作能力。
- 持续学习和成长:金融行业变化快速,银监会职位要求你能够持续学习和成长。不断学习新知识、了解行业动态,并在实际工作中不断积累经验,将会增加你在市场中的竞争力。
- 个人素质和自我提升:除了专业能力,个人素质和自我提升也同样重要。银监会职位对于应聘者的综合素质有一定要求,包括积极向上、责任心强、学习能力强等。因此,你需要在平时的生活和工作中注重自我提升,塑造积极向上的形象。
熟悉以上建议并在实际中加以运用,相信你能够在银监会职位市场中脱颖而出,实现自己的职业发展目标。
总结
随着金融市场的不断发展,银监会职位成为了众多求职者和职场人士关注的焦点。了解当前的职位市场概况,掌握职业发展路径,以及在市场中脱颖而出的方法,将有助于你实现在银监会职位中的成功。
作为求职者,我们要不断提升自己的能力和素质,保持对金融行业的关注,并适应市场的变化。通过不断学习和成长,我们能够抓住机遇,实现自己的职业目标。
二、paas面试题?
1.负责区域大客户/行业客户管理系统销售拓展工作,并完成销售流程;
2.维护关键客户关系,与客户决策者保持良好的沟通;
3.管理并带领团队完成完成年度销售任务。
三、面试题类型?
你好,面试题类型有很多,以下是一些常见的类型:
1. 技术面试题:考察候选人技术能力和经验。
2. 行为面试题:考察候选人在过去的工作或生活中的行为表现,以预测其未来的表现。
3. 情境面试题:考察候选人在未知情境下的决策能力和解决问题的能力。
4. 案例面试题:考察候选人解决实际问题的能力,模拟真实工作场景。
5. 逻辑推理题:考察候选人的逻辑思维能力和分析能力。
6. 开放性面试题:考察候选人的个性、价值观以及沟通能力。
7. 挑战性面试题:考察候选人的应变能力和创造力,通常是一些非常具有挑战性的问题。
四、cocoscreator面试题?
需要具体分析 因为cocoscreator是一款游戏引擎,面试时的问题会涉及到不同的方面,如开发经验、游戏设计、图形学等等,具体要求也会因公司或岗位而异,所以需要根据实际情况进行具体分析。 如果是针对开发经验的问题,可能会考察候选人是否熟悉cocoscreator常用API,是否能够独立开发小型游戏等等;如果是针对游戏设计的问题,则需要考察候选人对游戏玩法、关卡设计等等方面的理解和能力。因此,需要具体分析才能得出准确的回答。
五、mycat面试题?
以下是一些可能出现在MyCat面试中的问题:
1. 什么是MyCat?MyCat是一个开源的分布式数据库中间件,它可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑上的数据库集群,提供高可用性、高性能、易扩展等特性。
2. MyCat的优势是什么?MyCat具有以下优势:支持读写分离、支持分库分表、支持自动切换故障节点、支持SQL解析和路由、支持数据分片等。
3. MyCat的架构是怎样的?MyCat的架构包括三个层次:客户端层、中间件层和数据存储层。客户端层负责接收和处理客户端请求,中间件层负责SQL解析和路由,数据存储层负责实际的数据存储和查询。
4. MyCat支持哪些数据库?MyCat目前支持MySQL和MariaDB数据库。
5. MyCat如何实现读写分离?MyCat通过将读请求和写请求分别路由到不同的MySQL节点上实现读写分离。读请求可以路由到多个只读节点上,从而提高查询性能。
6. MyCat如何实现分库分表?MyCat通过对SQL进行解析和路由,将数据按照一定规则划分到不同的数据库或表中,从而实现分库分表。
7. MyCat如何保证数据一致性?MyCat通过在多个MySQL节点之间同步数据,保证数据的一致性。同时,MyCat还支持自动切换故障节点,从而保证系统的高可用性。
8. MyCat的部署方式有哪些?MyCat可以部署在单机上,也可以部署在多台服务器上实现分布式部署。
六、mahout面试题?
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现;于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据:
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据:
sunny,hot,high,weak
结果:
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想:
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练,得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据:
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式,如D1文件内容: Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练,得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步,代码我就一次全贴出来;主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败!");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败!");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败!");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败!");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是,是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败!");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件,Key: TermValue; Value:TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件,Key: TermID; Value:DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny,hot,high,weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件(tf-vector)下得到wordID,
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是:"+getCheckResult());
}
}
七、webgis面试题?
1. 请介绍一下WebGIS的概念和作用,以及在实际应用中的优势和挑战。
WebGIS是一种基于Web技术的地理信息系统,通过将地理数据和功能以可视化的方式呈现在Web浏览器中,实现地理空间数据的共享和分析。它可以用于地图浏览、空间查询、地理分析等多种应用场景。WebGIS的优势包括易于访问、跨平台、实时更新、可定制性强等,但也面临着数据安全性、性能优化、用户体验等挑战。
2. 请谈谈您在WebGIS开发方面的经验和技能。
我在WebGIS开发方面有丰富的经验和技能。我熟悉常用的WebGIS开发框架和工具,如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能够使用HTML、CSS和JavaScript等前端技术进行地图展示和交互设计,并能够使用后端技术如Python、Java等进行地理数据处理和分析。我还具备数据库管理和地理空间数据建模的能力,能够设计和优化WebGIS系统的架构。
3. 请描述一下您在以往项目中使用WebGIS解决的具体问题和取得的成果。
在以往的项目中,我使用WebGIS解决了许多具体问题并取得了显著的成果。例如,在一次城市规划项目中,我开发了一个基于WebGIS的交通流量分析系统,帮助规划师们评估不同交通方案的效果。另外,在一次环境监测项目中,我使用WebGIS技术实现了实时的空气质量监测和预警系统,提供了准确的空气质量数据和可视化的分析结果,帮助政府和公众做出相应的决策。
4. 请谈谈您对WebGIS未来发展的看法和期望。
我认为WebGIS在未来会继续发展壮大。随着云计算、大数据和人工智能等技术的不断进步,WebGIS将能够处理更大规模的地理数据、提供更丰富的地理分析功能,并与其他领域的技术进行深度融合。我期望未来的WebGIS能够更加智能化、个性化,为用户提供更好的地理信息服务,助力各行各业的决策和发展。
八、freertos面试题?
这块您需要了解下stm32等单片机的基本编程和简单的硬件设计,最好能够了解模电和数电相关的知识更好,还有能够会做操作系统,简单的有ucos,freeRTOS等等。最好能够使用PCB画图软件以及keil4等软件。希望对您能够有用。
九、2017银监会职位表
2017银监会职位表
近年来,中国金融行业发展迅猛,银监会作为金融监管机构,承担着维护金融系统稳定和推动金融改革的重要职责。如今,越来越多的人对银监会的职位表感兴趣,想了解相关职位的详细信息。本文将为您详细介绍2017年银监会职位表。
2017年银监会职位表是一份包含各个职位、岗位级别和专业要求的文件。这份职位表对于准备在银监会工作的人员来说具有重要意义。它提供了工作岗位的详细描述、招聘条件以及申请流程等信息,帮助人们更好地理解银监会的组织架构和人才需求。
根据2017年银监会职位表,银监会的职位涵盖了各个专业领域。其中,有风险管理、审计、法务、监管政策、信息技术等职位。每个职位都有相应的岗位级别,如初级、中级和高级。
职位一:风险管理
风险管理是银监会的重要职能之一。根据职位表显示,风险管理职位要求申请者具备较强的风险识别、评估和控制能力。申请者需要具备相关专业的学位,并有一定的工作经验。了解国内外金融市场的动态和趋势,能够制定有效的风险管理策略是这一职位的关键要求。
职位二:审计
审计是确保银行业运行安全和合规性的重要环节。根据职位表,审计职位要求申请者熟悉有关审计方法和程序,并具备扎实的财务、会计和管理知识。申请者需要具备注册会计师等相关资格,并有一定的审计经验。良好的沟通和分析能力是这一职位的基本要求。
职位三:法务
法务部门在银监会中负责处理法律事务和法规制定。职位表显示,法务职位要求申请者具备扎实的法学知识和解决法律问题的能力。申请者需要具备律师执业资格,并具备一定的法律实践经验。熟悉金融法规和监管政策,能够提供法律咨询和风险防范建议是这一职位的核心要求。
职位四:监管政策
监管政策是银监会的重要工作之一,关系到金融行业的发展和稳定。职位表显示,监管政策职位要求申请者具备较强的政策分析和制定能力。申请者需要具备经济学、金融学等相关学科的学位,并具备一定的工作经验。了解国内外金融政策和监管趋势,能够制定有效的监管政策是这一职位的重要要求。
职位五:信息技术
信息技术在现代金融行业中扮演着重要角色。银监会也在不断推进信息技术的应用和发展。职位表显示,信息技术职位要求申请者具备扎实的计算机科学和信息技术知识。申请者需要具备相关学历学位,并具备一定的工作经验。熟悉金融行业的信息化需求,并能够设计、开发和维护相关系统是这一职位的核心要求。
通过上述介绍,我们可以看出2017年银监会职位表所包含的各个职位对专业知识和工作经验有较高的要求。同时,它也反映出银监会在保障金融业稳定和发展的过程中,需要各类专业人才的支持和参与。
对于想要申请银监会岗位的人员来说,了解2017年银监会职位表是非常有必要的。它能够帮助你更好地了解所申请职位的具体要求和相关信息,有利于你进行相关准备和提升自己的竞争力。
最后,我们希望所有申请者都能根据自身的特长和兴趣选择适合自己的银监会职位,并通过努力和准备成功加入这个充满挑战和机会的行业。
十、面试官奇葩面试题?
01 面试官:秋千为什么只有前后荡,没有左右荡?
内心:啊?我想把自己装成脑震荡!
正解:秋千是一种娱乐方式,没有约定俗成一定是前后荡的,毕竟跟人们的玩法、数量,甚至体重都有关系。(考察辩证法,主要是思维逻辑)
02 面试官:用一两句话,向你6岁大的侄子解释一个数据库。
内心:小屁孩比我懂得多,哪用得着我解释。
正解:一个数据库就像一个冰箱,能够装下你喜欢吃的不同零食。(考察复杂问题简单化的能力,往往客户不懂术语)
03 面试官:向日葵每天都向着太阳,难道它的脖子不痛吗?
内心:向日葵的脖子痛不痛我不知道,我只知道,我的心那一刻好痛。
正解:向日葵合理运用外界条件,让自己的葵花籽粒粒饱满,造福子孙,脖子痛点算什么。(考察日常事物的分析能力,逻辑自洽就是OK的)
04 面试官:你怎么向一位盲人形容黄色?
内心:他看不见,说明白了又有什么用?
正解:一种太阳的光线穿过树林,照在身上的感觉,暖暖的。(抽象事物的具象化,考察的是语言的表达能力)
05 面试官:头被砍掉的那一瞬间,是头觉得身体掉了,还是身体觉得头掉了?
内心:什么问题?要我试了之后再告诉你吗?
正解:这个问题很有趣,头和身体相互配合才能发挥应有的作用,所以分开的那一瞬间,两者的价值不存在了。(情景化的问题抽象化,考察的是抓取重点的能力)
06 面试官:杭州有多少个红绿灯?
内心:我又没有去过,杭州不是有智慧大脑嘛,点下鼠标不就知道了。
正解:我不能给出准确的数量,但是可通过类比估算法粗略估算一下,例如一平方公里有100个,那么100平方公里就有1万个!(考察思考困难问题的能力,重点在于拆解问题的能力。客户的需求往往是模糊的,具体拆解才能明白)
07 面试官:蝙蝠侠和超人打架,你怎么劝?
内心:劝什么劝,赶紧拿出手机拍照发朋友圈。
正解:打架往往是意见不一致引起的,那么有特异功能的人还打架,往往是因为感情的事。所以,找到女主角来劝就好啦。(考察转化问题的能力,俗称瞎扯)
08 面试官:我身上哪个洞最小?
内心:一个女同志问这样的问题不好吧。
正解:漏洞,因为任何程序都有BUG。(考察应变的能力,毕竟难以启齿的柔弱,往往是陷阱)
09 面试官:你能说出7个小矮人的名字吗?
内心:我不是白雪公主,干啥要分得那么清楚。
正解:7个小矮人的名字我确实不记得,但是我记得白雪公主不偏爱任何一个,所以我没有记住。(看起来考的记忆力,其实还是应变的能力,可以用幽默化解)
10 面试官:把你的生活写成新闻故事,你会用什么样的标题?
内心:我的生活就是一部《隐秘的角落》,确定要写成故事嘛!
正解:生活本来是平淡的,但起码有一些亮色,就是未来遇见的,都是好看的面试官。(本身问题很刁钻,考察的是综合素质,可以多运用优秀的语言组织来体现自己的不平淡)
11
面试官的第一句话不是“请介绍一下你自己!”
而是“你有什么问题问我吗?”
......
12
面试开始,彼此沉默十秒、二十秒、三十秒、一分钟。
我终于忍不住:“请问,可以开始了吗?”
面试官说:“不好意思,反应时间超过二十秒的,我们公司都不会录取,你现在该怎么办?”
......