华为真有机器学习算法岗吗？

#软件开发2024笔面经#客户运营部门（1h50min， 电话面，发了手撕邮件）1、通过什么途径了解Java?2、什么方式学习Java?3、为什么想去学习Java,为什么想做后端开发？4、你与科班相比有什么优势？5、介绍项目，介绍重难点。6、有没有单机部署，压测数据多少？7、你认为项目中还有哪些可以优化的点？8、Redis的架构（我答的数据结构， 主从复制， 哨兵，cluster）9、讲一下跳表10、redis扩容的过程？11、redis扩容有哪些问题需要解决？12、hash的优势？13、如何处理hash数量过大， 渐进式rehash?14、rocketMQ如何做到不丢失？15、如何做幂等控制？16、订单创建成功，支付，如何保证请求可靠17、什么适合做唯一标识？18、uuid是什么时机生成的？19、项目中怎么实现的最终一致性？20、讲讲其他解决缓存一致性的方案？（我答的延迟双删和先写数据库再删缓存）21、如果是实时性要求比较高的场景，用哪种一致性方案？22、两个微服务之间如何实现缓存一致性？（分布式事务2PC, 没了解过）23、讲讲项目中布隆过滤器的使用，底层原理，常用的场景？24、讲讲项目中订单的项目业务25、如何保证乘车人表和订单表数据的一致性？（分布式事务 没了解过）26、讲讲项目中订单相关的流程？27、讲讲雪花算法及组成，缺点及解决方案？组成中数据中心号和机器标识码的含义，各占多少bit（我引申到了美团分布式框架Leaf）28、数据库的ACID?29、MySQL如何保证事务不丢失？二阶段提交，如果宕机了如何处理？30、MQ的事务消息有了解吗？【算法】LC 3限流相关代码题一道总结：分布式相关内容有所欠缺

【一面】1. word2vec的原理，skip-gram训练的具体流程，使用的损失函数，是怎么选择正负样本的，选择样本上有哪些优化算法，负采样的原理，还有哪些优化方法2. 贝叶斯调优，机器学习中有哪些优化参数的方法，为什么交叉熵会作为softmax结果的损失函数？梯度下降为什么有效，关于损失求一阶导数为什么有效？刚你提到了泰勒一阶展开，泰勒二阶展开有哪些相关的优化方法呢？3. SGD的原理，计算公式是什么，4. 在图的那个项目中担任了什么角色，做出了哪些贡献5. 介绍一下LSTM，seq2seq和transformer，介绍一下attention的原理6. Linux，bash这些有用过吗7. auc的计算方式（使用(FPR,TPR)算，排序公式去算），为什么这两种都可以计算出auc呢？它们之间有什么联系？然后就是使用sql写出auc的计算公式8. 有1000部电影，想要给人推荐，你有什么思路9. 手撕：接雨水，使用sql写auc【二面】1. cnn做bn的方式，rnn是怎么做的，bn的好处2. gpt和transformer的区别3. 机器学习中方差和偏差的理解4. bagging和boosting的区别5. 位置编码的理解，attention的理解6. transformer和rnn的区别7. lstm为什么可以缓解梯度消失8. 异构图，GCN，word2vec，fasttext，9. SGD和adam的区别，在DNN中分别适用于什么样的情形10. 用过哪些DNN模型，11. 贝叶斯在推荐中的应用12. bagging和boosting的方法有哪些13. 手撕：三数之和，柱状图中的最大矩形面积【三面】1. 会C和C++吗2. 数据结构的掌握程度3. 平常使用的技术栈有哪些4. 对推荐的了解5. 有哪些召回算法6. 对于推荐中排序的理解7. 排序算法，稳定性和时间复杂度8. 互联网每天都有很多用户搜索数据，在一天的日志中找到搜索频次最高的10个query，怎么实现（topk问题，使用堆）9. 堆排序稳定吗，时间复杂度（刚才在回答排序算法的时候，没有说到堆排序）10. 搜索的词条补全 是根据什么数据结构实现11. 现有的春招推进情况12. base地点倾向许愿许愿！！！

夸克三面求过，求约hr 面

有无以前面过华为实习的老铁，华子实习主管面挂了还会捞吗？是需要自己重新投还是今年就面不了了？