工程师面试考试内容包括

比如，如何测试一个web的登录页面，如何测试一个电话机等等。

1、出几道题看你对自动化测试的是否了解，是否明白linux的基本指令， 给你一个页面，让你写case，java或者python的代码能力考察。

2、软件测试的流程，测试用例的设计（用例格式、设计思路），Bug的流程（生命周期），测试计划，软件测试过程中涉及的文档等等。

3、初级的一般无非就是功能测试多一些，比如软件测试整个流程是什么，测试设计，测试计划，测试用例编写方法，用例执行，跟踪管理，测试报告重点，还是用例的编写等等。

4、如果是中高级的话，接口测试，性能测试等等部分会问到一些，包括软件测试管理等等。

只要数据量级大(或者是数据复杂度，或者是其他方面的量级大)到普通的处理方法无法处理地实际上都可以算作是大数据开发，只不过一般大数据开发目前招聘的很多都是做数据处理的。有如下几个方向:1)数据挖掘是大数据处理地一个方向，这里做数据挖掘要有一些统计学基础才能做，目前数据挖掘的方向其实不是很明确，和人工智能，机械学习也有一些关系，如果是做数据挖掘，基本的数据会由数据平台部或数据运维部门提供2)数据平台的开发(这里的平台开发在不同公司的内容又不一样，小公司可能是根据公司业务做一套完整的数据分析系统，大公司这个职位可能是一些开源组件的二次开发)3)大数据运维方向:比如hadoop，spark集群的运维，涉及到ha等内容4)大数据分析方向:有的公司会将职责细化，招聘一些专业的分析人员，去写hql或者是其它类sql来对数据进行分析最后，其实大数据平台相关工作的划分并不清晰，行业里没有统一标准，大公司小公司情况不同。关于技术方向更是用什么的都有，比如有的公司用spark，有的用impala，还有的用clickhouse等，最近flink也逐渐进入大家的视野。所以在找工作时应该要考虑的是自己的强项是什么，同时在选择工作时要考虑到这个工作在做了三五年后，从这家公司出来还能不能找到工作。我个人的建议是如果你会java,那不要脱离java(scala)语言去做大数据开发，也不要专业只去做数据分析工作，大数据行业目前仍旧有一些泡沫(个人看法)，很多组件仍旧是基于java的，一旦脱离java语言本身，那源码阅读，二次开发都会有问题，同时生产环境自动化去执行一些代码也是需要语言支持的，或者最差的预估，如果大数据行业严重缩水(比如某些公司可以分析，可以挖掘的内容有限)，可以随时转到java服务器开发方向。

1 能否经常出差。2身体是否健康。3 沟通能力4学习能力

实施工程师面试的时候一般都是根据工作内容来提问，除了会问到专业技术基础知识之外，还会针对出差、加班、忠诚度、责任心、耐心等方面提问，比如说会问到的问题： 1、在项目实施过程中，使用者对产品提出了适合自己习惯的修改意见，但多个使用者相互矛盾，应该如何去处理？ 2、什么是DHCP？如何快速为多台（20台）电脑安装操作系统？多台电脑如何组网？什么是DHCP？如何快速为多台（20台）电脑安装操作系统？多台电脑如何组网？ 3、如果有一个不太懂电脑的客户，你应该采取什么样的方法去教他用公司的软件产品？（面试耐心和细心） 4、你认为客户服务的重点是什么？（回答的时候重点应该是服务的重点是沟通，沟通可以消除客户的误会和不满，沟通可以提高客户的感知度） 5、你对出差和加班怎么看？ 以上问题是比较常见的，除了问到了技术需要按照自己所学知识回答。其他问题都在衡量面试者的性格和思维方式是否能够满足岗位的需要。非技术类的面试题回答的时候要有目的性的回答，一定要好好组织语言，不要过多暴露自己的缺点，也不要总是喊口号，要实际一些。回答的时候加入自己的一些思考和努力会更好。比如说客户服务的重点，除了说到沟通，也要说一下自己的沟通心得，最好能举小案例说明一下。 1、面试前尽量了解应聘公司的信息。2、注意体态、礼仪。3、尽可能降低心理紧张程度。4、不可乱说，不要把自己和应聘职位相关的缺点倒出来。5、真假虚实拿捏得当，不要把自己搞漏了。6、给出该单位选你的有力的依据和理由，如和其他人相比你的优势等。7、忠诚度，不要让人以为你是玩票的，也不要让人怀疑你想以这里为跳板。其实呢，面试没有一定的秘籍和宝典，主要是看面试人员对你的印象，初始印象最为重要。