施工單位技術總工面試題？-招聘街

一、施工單位技術總工面試題？

施工單位技術總工通常面試時比較側重的問題是:

1.你在此類產(chǎn)品設計中的側重和驗證的過程；2.你對產(chǎn)品設計過程的難點和風險點的處理；3.你有沒有相關的主導開發(fā)項目的經(jīng)驗，自己對開發(fā)項目的交付周期的管理。

二、施工現(xiàn)場項目管理面試題及答案？

以下是典型的項目管理面試中通常會問到的面試問題（期望的回答）：很多的問題的答案是主觀的，面試官想知道你的觀點是否和他們的及公司一致。問題的構成如下：　　

1.項目管理軟件工具知識　　

2.編制項目計劃的技術　　

3.人員管理技能　　

4.溝通技能　　

5.原理體系知識（標準開發(fā)生命周期和項目管理）。　　項目管理軟件工具知識　　問題1：工期和工作量之間的差異是什么？　　答案1：工期是商業(yè)/日歷上的天數(shù)，與人數(shù)和工作量無關。工作量是與日歷天數(shù)無關的人的工作。例如：　　一天的工作量對于一個一只花50%在時間在上面的人來說，他的工期就是兩天。如果兩個人全職工作，工期是1天，而工作量是兩個工作日。　　問題2：怎樣和為什么要在編制項目計劃時考慮依賴關系？　　答案2：根據(jù)使用的軟件包，依賴關系可以通過將任務及其后續(xù)任務的標識符進行關聯(lián)來表示。依賴關系說明了任務之間關聯(lián)/并列的要求。依賴關系可以是指在另一個任務能開始之前有一個任務必須完成。例如，邏輯模型必須在物理模型前完成。但測試并不是要在所有編程工作完成之后才開始，如果沒有完成的程序對線性測試沒有影響。　　項目計劃加入依賴關系，就能找出項目的關鍵路徑并且能夠確定它對項目工期的影響。　　問題3：你怎樣將人的工作步調與計劃結合？　　答案3：根據(jù)組織使用的具體的工具，可以將資源拆成更小的資源/單位，或者可以將任務拆成更小的任務。　　問題4：你怎樣將培訓，假日和個人教育時間表結合起來？　　答案4：每個產(chǎn)品都有標明不工作的天數(shù)的公司/全球的日歷。每個產(chǎn)品都也有個人的資源日歷標明個人不工作的時間。如果項目需要教育和培訓，應該把它們象任務那樣寫在項目計劃上。　　問題5：你怎樣安排類似狀態(tài)會議這樣貫穿整個項目但只需要極少的時間和工作量的任務？　　答案5：它的工期將和整個項目時間一樣長，占工作量的百分比很小。被分配給任務的每個人花在該任務的時間占他時間的百分比極低。　　問題6：實況報告對計劃的作用以及實況與最初預計的比較有何價值？　　答案6：根據(jù)組織使用的特定的工具，每個工具都為實況報告中輸入相互獨立的要素/域信息。也可以將報表進行分類，來向團隊成員和其他相關團體說明關鍵路徑的變化或時間表的調整。這些報告對已實現(xiàn)工作評價和作為在計劃下一個工程或階段的輸入有價值。另一個把估計和實況報告比較的有價值的用途是把范圍變更對項目的影響記錄下來。

三、施工合同管理能力面試題

施工合同管理能力面試題是在考察施工項目經(jīng)理的專業(yè)能力和經(jīng)驗的基礎上進行的。作為施工項目經(jīng)理，合同管理是非常重要的一項工作，它影響著項目的進展和結果。下面是一些常見的施工合同管理能力面試題，供大家參考。

一、合同簽訂階段

1. 在合同簽訂階段，您會如何評估合同條款的風險？

在合同簽訂階段，對合同條款的風險評估是非常重要的。我會仔細閱讀合同條款，對于可能存在的漏洞或不合理之處進行分析和評估。如果發(fā)現(xiàn)風險較大的條款，我會提出合理的修改建議，以減輕風險和保護項目的利益。

2. 在簽訂合同時，您會如何確保合同的合法性和合規(guī)性？

在簽訂合同時，我會核實合同的各項內容是否符合相關法律法規(guī)的規(guī)定，確保合同的合法性和合規(guī)性。如果合同的某些條款違反法律法規(guī)，我會提出修改建議或尋求法律意見，以確保合同的合法性。

二、合同執(zhí)行階段

1. 在合同執(zhí)行過程中，您如何管理合同的變更？

在合同執(zhí)行過程中，我會嚴格按照變更管理的流程進行操作。首先，我會評估變更的合理性和必要性，然后與相關方進行溝通和協(xié)商，制定變更方案。在變更方案確定后，我會及時更新合同文本，并與相關方簽訂變更協(xié)議，以確保變更的合法性和有效性。

2. 在合同執(zhí)行過程中，如何處理合同糾紛？

在合同執(zhí)行過程中，如果遇到合同糾紛，我會首先與相關方進行溝通和協(xié)商，尋求共識和解決辦法。如果無法達成一致，我會及時尋求法律咨詢，并按照法律程序進行處理。此外，我會保留相關證據(jù)和文件，以便需要時能夠提供給法律機構。

三、合同驗收階段

1. 在合同驗收過程中，您如何確保合同的履約質量？

在合同驗收過程中，我會根據(jù)合同約定的技術標準和質量要求，對施工工程進行全面的檢查和評估。如果發(fā)現(xiàn)存在質量問題，我會及時提出整改要求，并要求承包方對問題進行改進和處理，直到達到合同要求的履約質量。

2. 在合同驗收過程中，如果發(fā)現(xiàn)合同存在漏洞或不足，您會如何處理？

如果在合同驗收過程中發(fā)現(xiàn)合同存在漏洞或不足，我會及時記錄并報告給相關部門和相關方。同時，我會提出改善建議，并與相關方進行協(xié)商和溝通，尋求問題的解決辦法。如果需要修改合同，我會按照變更管理的流程進行操作。

四、合同管理工具

1. 在合同管理過程中，您使用過哪些合同管理工具？

在合同管理過程中，我使用過一些合同管理工具，比如電子合同管理系統(tǒng)、合同管理軟件等。這些工具可以幫助我更好地管理合同的簽訂、變更、執(zhí)行和驗收等全過程，提高合同管理的效率和準確性。

2. 在選擇合同管理工具時，您會考慮哪些因素？

在選擇合同管理工具時，我會考慮以下因素：功能完備性、易用性、數(shù)據(jù)安全性、可定制性、技術支持等。我會根據(jù)項目的實際需求和預算要求，選擇最適合的合同管理工具。

五、自身發(fā)展和學習

1. 作為施工項目經(jīng)理，您是如何持續(xù)學習和提升自己的合同管理能力的？

作為施工項目經(jīng)理，我認識到合同管理能力對于項目成功的重要性，因此我會持續(xù)學習和提升自己的合同管理能力。我會參加相關的培訓和學習課程，閱讀相關的書籍和資料，關注行業(yè)動態(tài)和經(jīng)驗分享，不斷總結和反思自己的實踐經(jīng)驗，并將學到的知識和經(jīng)驗應用到實際工作中。

2. 目前您遇到的最大的合同管理挑戰(zhàn)是什么，您有什么解決辦法？

目前我遇到的最大的合同管理挑戰(zhàn)是在大型施工項目中，合同涉及的內容非常復雜，涵蓋了很多方面，包括技術、質量、安全、成本等。為了解決這個挑戰(zhàn)，我會加強與相關方的溝通和協(xié)調，建立有效的溝通機制和工作流程，確保合同管理的順利進行。同時，我會加強團隊的合作和學習，提高團隊成員的合同管理能力，共同應對挑戰(zhàn)。

總結

合同管理是施工項目經(jīng)理必備的核心能力之一。通過合同管理的有效實施，可以確保項目的順利進行和順利完成。同時，合同管理也是施工項目經(jīng)理考察的重要內容之一。希望大家能夠認真準備施工合同管理能力面試題，不斷提升自己的合同管理能力，成為優(yōu)秀的施工項目經(jīng)理。

四、mahout面試題？

之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。

訓練數(shù)據(jù)：

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

檢測數(shù)據(jù)：

sunny，hot，high，weak

結果：

Yes=》 0.007039

No=》 0.027418

于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。

基本思想：

1. 構造分類數(shù)據(jù)。

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。

接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》

1. 構造分類數(shù)據(jù)：

在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。

數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak

2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。

3。將要檢測數(shù)據(jù)轉換成vector數(shù)據(jù)。

4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進行分類。

這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 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";

* 測試代碼

public static void main(String[] args) {

//將訓練數(shù)據(jù)轉換成 vector數(shù)據(jù)

makeTrainVector();

//產(chǎn)生訓練模型

makeModel(false);

//測試檢測數(shù)據(jù)

BayesCheckData.printResult();

}

public static void makeCheckVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件

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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

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("文件序列化失敗！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉換成向量文件

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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

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("序列化文件轉換成向量失敗！");

System.out.println(2);

}

public static void makeTrainVector(){

//將測試數(shù)據(jù)轉換成序列化文件

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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

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("文件序列化失敗！");

System.exit(1);

}

//將序列化文件轉換成向量文件

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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

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("序列化文件轉換成向量失敗！");

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參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

fs.delete(out, true);

}

if(fs.exists(label)){

//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思

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("生成訓練模型失敗！");

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("檢測數(shù)據(jù)構造成vectors初始化時報錯。。。。");

System.exit(4);

}

/**

* 加載字典文件，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;

}

/**

* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，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時表示總文檔數(shù)

for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {

String word = entry.getElement();

int count = entry.getCount();

Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從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);

}

// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類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("檢測所屬類別是："+getCheckResult());

}

五、webgis面試題？

1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。

WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。

2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗和技能。

我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。

3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。

在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(shù)據(jù)和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。

4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。

我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。

六、freertos面試題？

這塊您需要了解下stm32等單片機的基本編程和簡單的硬件設計，最好能夠了解模電和數(shù)電相關的知識更好，還有能夠會做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。

七、paas面試題？

1.負責區(qū)域大客戶/行業(yè)客戶管理系統(tǒng)銷售拓展工作，并完成銷售流程；

2.維護關鍵客戶關系，與客戶決策者保持良好的溝通；

3.管理并帶領團隊完成完成年度銷售任務。

八、面試題類型？

你好，面試題類型有很多，以下是一些常見的類型：

1. 技術面試題：考察候選人技術能力和經(jīng)驗。

2. 行為面試題：考察候選人在過去的工作或生活中的行為表現(xiàn)，以預測其未來的表現(xiàn)。

3. 情境面試題：考察候選人在未知情境下的決策能力和解決問題的能力。

4. 案例面試題：考察候選人解決實際問題的能力，模擬真實工作場景。

5. 邏輯推理題：考察候選人的邏輯思維能力和分析能力。

6. 開放性面試題：考察候選人的個性、價值觀以及溝通能力。

7. 挑戰(zhàn)性面試題：考察候選人的應變能力和創(chuàng)造力，通常是一些非常具有挑戰(zhàn)性的問題。

九、cocoscreator面試題？

需要具體分析因為cocoscreator是一款游戲引擎，面試時的問題會涉及到不同的方面，如開發(fā)經(jīng)驗、游戲設計、圖形學等等，具體要求也會因公司或崗位而異，所以需要根據(jù)實際情況進行具體分析。如果是針對開發(fā)經(jīng)驗的問題，可能會考察候選人是否熟悉cocoscreator常用API，是否能夠獨立開發(fā)小型游戲等等；如果是針對游戲設計的問題，則需要考察候選人對游戲玩法、關卡設計等等方面的理解和能力。因此，需要具體分析才能得出準確的回答。