Publicis Sapient：在校园内担任 ASDE-II

Publicis Sapient 来到 BITS Pilani Hyderbad Campus 获得两个职位：数据科学家和 ASDE-II。这两个角色都有单独的测试。我申请了后者，以下是我的经验。

编码轮（在线）：

这 90 分钟的一轮包括 2 道编码问题（每道 20 分）和大约 25 道 MCQ（每道 4 分），来自 Aptitude、OOP、DBMS、操作系统和网络领域。MCQ 中没有负面标记，这里是编码问题：

Q1：给定一个整数数组，您必须打印一个数字，该数字可以写为数组中存在的两对不同数字的平方和。确保这样的数字始终存在并且在 input.max_Arr_size 中是唯一的=100

例如：如果输入 Arr：[0, 3, 4, 5, 9, 12, 6]，则代码应将 25 打印为：0^2 + 5^2 = 25 = 3^2 + 4^2

我的方法： O(n^2) 中的简单哈希映射解决方案足以在这里获得满分。

Q2：与此类似：从包含 + 和 -运算符的代数字符串中删除括号。

一开始我快速浏览了编码问题，然后在大约 15 分钟内完成了 MCQ。第一个问题获得了满分，第二个问题获得了 9/10 的测试用例。我的许多朋友提交了部分解决方案（超过 6 个测试用例完成）并且在多选题中表现相当出色也入围了面试。

技术面试：

与 GfG 的 Sapient 的可用面试经验所预期的一样，只有一轮技术轮。但这就是相似之处的结束。面试与那些文章完全不同，因为没有典型的 DSA 问题或谜题。

面试从介绍开始，然后他问我关于我的实习和其中一个项目的情况。他更关心它的方法和有用性，而不是实施。

之后，他给了我一个Netflix类型系统，我们有 3 种类型的内容：电影、纪录片和电视节目。分类有多个参数：收视率、类型、年龄、年份。我被要求提供一个数据-结构以最小的冗余和更快的读取重操作来存储它。我从 Hash-Maps 开始，尝试优化搜索，然后转到我认为他所期望的索引。然后我们继续讨论索引是如何工作的。

然后他要求查找和替换段落中的字符串。我从朴素模式搜索开始，但他要求优化。所以我告诉他关于 KMP 搜索并解释了它在 O(n+m) 中的工作原理。他似乎印象深刻，但当段落大小很大时，比如 50 GB，他坚持进一步优化。然后我意识到他正在寻找的不是算法，所以我转向分片。讨论继续讨论消息队列，轮询和搜索的边缘情况。

之后他问我对DevOps和测试的理解。由于我在实习期间从事过k8s 、 docker 等工作，这对我来说很容易。然后我被问及OOP原则以及我在任何项目中应用它们的地方/internships。然后他问我任何问题，面试结束后。

人力资源面试：

我是第一个被邀请参加这一轮的。面试从介绍开始，我的一天过得怎么样。HR 非常友好，她告诉我，我从技术轮中得到了惊人的反馈。来自化学背景，她问我如何将这么多 CSE 科目作为公开选修课和项目，同时在我的分支中保持良好的 CGPA。这里的重点是你应该指导面试，因为你的答案将构成面试官的下一个问题。然后我被问到有关工作的问题在团队中，根据我的理想工作环境和其他类似类型的问题。面试进行了大约 50 分钟。

结果：

在入围面试的12人中，我是唯一的选择:')