感谢客路旅行。。。

让我知道了原来前端还需要精通数据库,计网底层,要能用nodejs写高并发服务,甚至还要精通数据安全。。。

且不提技术岗搞群面,也不提技术岗群面还是前后端混杂

就单说在一对一单面过程中简历上写的前端项目一句话都没问,上来就问让我写后端我会怎么做,总共就十五分钟面试时间,尽管我多次强调我是来面试前端岗位的,面试官依旧不断追问后端相关内容,全程下来都处于有力无处使的状态。

在反问的时候问面试官前后端职责是否划分清晰,面试官说划分的很清晰。既然职责清晰的话为什么要让后端面试前端,难到贵公司就没有专业的前端面试官吗?

最后结束的时候评价一句基础不行,行吧,是我不配了,大中午的不吃饭面到两点多,属于是浪费时间自讨没趣了。

#吐槽##面试##面试中的破防瞬间#
全部评论
这公司投了几次,就没回复过我😅
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发布于 2023-04-03 09:15 湖南
这个群面大概是讨论什么东西啊
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发布于 2023-10-13 11:23 湖北
客路是kook嘛
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发布于 2023-04-02 14:00 辽宁
应该是别人公司认为前端已死,更需要懂后端业务的人了
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发布于 2023-04-01 21:31 湖北

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04-11 11:30
已编辑
蚌埠坦克学院 Java
📍面试公司:KLOOK🕐面试时间:4.8 16:00💻面试岗位:技术研发实习❓面试问题:这种外企面试起来是真舒服,面试官很尊重人。面试过程主要以场景题为主,少部分八股,面试体验非常好,自己的回答很多地方不够理想。面试时长35分钟1.自我介绍2.MQ假死(我的项目使用了mq广播缓存失效消息,问mq发送了消息,A实例清理了缓存,B没清理但是用户访问到B的缓存,该怎么解决这种问题,我回答ACK机制、版本号)3.用lua脚本将Redis的库存减了,使用MQ异步写入MySQL,但是MQ挂了导致又没有收到消息怎么办(复盘的时候意识到可能是想问少卖问题,自己一直回答MQ消息丢失,有点偏)4.用到哪些AI模型或者工具5.如何把问题描述给AI来解决,如何用AI完成一个具体需求(自己回答的还是不好)6.场景题,目的是问TreadLocal线程隔离的知识7.针对问题6,如何解决  父子线程/不同线程  的   变量共享/数据传递问题8.AOP是什么?他为什么能做到这件事?9.spring的核心是什么?如果没有Spring,就是相当于退回到以前,我们需要多做哪些额外的工作?(答得不好、不全)10.MySQL索引问题,包括索引覆盖,索引区分度11.500万规模的订单表,state字段有两种状态且设置了索引,我们要查询出未支付的订单,会走state索引吗?(索引区分度)12.针对问题11,该如何优化(联合索引,覆盖索引、减少回表)13.反问:公司和组内业务、内部AI使用情况、面试建议
查看12道真题和解析
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一面已通过。1.介绍实习时的主要工作2.本科时是否做过服务端相关项目3.Java垃圾回收机制4.会存在内存碎片化之类的问题吗5.Java Spring的Bean的生命周期是什么样子的6.介绍Java多线程7.轻量级锁自旋失败,转换为重量级锁的过程是什么样子的8.如果要设计一个高并发的订单号生成器,要求全局唯一且可以递增,应该怎么设计9.能介绍一下上下文工程和Harness工程的区别吗10.上下文summary的策略是什么样子的11.怎么去缓解内容被压缩导致结果失真的问题12.RAG文档的分片策略是怎么样子的13.假设召回的一个片段不足以解决问题,怎么优化14.对于更深入的场景,比如文档有语义或组织关系,召回的片段可能指向别的文档,怎么优化15.了解过 Agentic search 吗16.React 和 Plan Execute模式的区别17.如果是比较复杂的场景,既需要 Plan Execute,又需要 React 及时感知进度或外界信息并做反馈调整,这种场景需要怎么设计18.项目是否拿到上线后的测试数据19.假设项目需要升级,需要定位到具体出问题的代码,怎么做20.假设没有堆栈报错,怎么做21.现在需要做成通用平台或工具,给所有业务使用,怎么设计这样一套工具22.怎么把人在排查问题中积累的经验给到系统23.大模型的工具调用能力是什么24.MCP和Skill的区别是什么25.介绍CNN和Transformer的区别26.为什么位置编码能够体现句子中分词的关系27.为什么说模型有上下文限制28.像 Cloude 这种模型,上下文窗口可能只有 200K,并不大,为什么不做得更大一些呢29.模型的参数量是什么时候定的30.为什么提供这么多不同参数量的模型31.像模型上层的 SFT、Lora 这些微调,之前有做过吗32.RL和SFT的区别33.RL的数据源从哪里来34.鸿蒙的 ARKTS 你觉得和安卓有什么区别35.它的整个应用的启动链路是怎么样的反问:岗位具体情况。答:岗位的核心课题是如何用 AI 赋能整个产品线,打造 Agent 能力,不再局限于前端、客户端或服务端某一个领域,希望具备全栈相关的能力。
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