得物内推,得物内推码,全流程可查进度

1、招聘对象:2025届毕业生(2024.9-2025.8);26届暑期实习生

2、八大职类:技术类、供应链类、产品类、运营类、设计类、职能类、商品研究类、风控类;

3、三大城市:上海、杭州、北京;

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一些面经

cloud: 接触过什么,自己设计一款注册中心,应该怎么考虑,配置中心(接触过什么、怎么用的、对nacos原生api的使用的了解),集成工具(sqoop 、flinkCDC),微服务(谈谈对微服务的理解),谈谈对RPC的了解。

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java:jvm(讲讲jvm内存结构、堆分代的内存比例、CMS和G1区别、讲讲ZGC、线上监控JVM的手段、离线导出监控JVM的手段、讲讲对字节码的了解、ASM字节码动态代理怎么实现的)

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若投递进度没有显示“流程终止”,则表示仍在流程评估中。面试反馈尽量控制在2-7天,但各职位招聘流程有所不同,可能无法给到准确答复。请同学们耐心等待后续评估的邮件和短信通知。

根据岗位不同,面试1-3轮

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03-24 14:48
已编辑
华中科技大学 算法工程师
需要内推的小伙伴可以用下面的内推码哦美团2025届春季校园招聘暨2026届暑期实习(可转正)启动啦带【转正实习】的为26届暑期实习岗招聘岗位:技术类、产品类、商业分析类、零售类、运营类、设计类、市场营销类、职能类、金融类、销售、客服与支持类、综合类等工作城市:北京、上海、深圳、成都、香港、广州等诸多城市内推链接:https://zhaopin.meituan.com/m/campus?zp-from=hiring-campus-bole-elephant&staffSsoId=23765171内推码:RXB7BM8 (简历优先筛选,流程加速推进)美团大模型产品转正实习面经(已offer)先说结论:整体看美团的大模型产品面试非常偏技术导向,面试官的水平很高,对项目的技术细节和商业化思路追问的非常细致,面了50分钟左右;需要大家掌握基本的ai技术,对自己所做的业务细节有足够的了解、对未来商业化的路径有思考;我下面的面经拆解也会分成技术常识题和项目细节两个大部分一. 自我介绍在面美团的转正实习之前我只有一段中厂的ai产品实习,并不是很突出;所以我从经验(也就是过去的实习项目)和能力(自己的能力如何和ai产品对口)两个维度介绍了自己,面试官挺感兴趣的,所以后续问题基本是在追问这两个部分二. 项目细节题1. 你们业务这个垂类大模型是怎么训练出来的?垂类大模型主要解决什么问题? 垂类大模型是基于集团内的通用大模型微调的2. 你参与过模型训练吗?会觉得产品是算法工具人吗?产品视角你觉得能为模型训练贡献什么?3. 你提到你们项目目前还在探索商业化路径,那你觉得未来可能是什么盈利模式,或者说你觉得到底什么样的ai产品能赚到钱?4. 你怎么去定义badcase?标准是如何制定出来的?5. badcase的评估是你进行吗,还是有专门的外包团队?6. 了解自动化的ai-native评估方式吗?为什么你们不采用这种方式?7. 你们这个知识库主要场景是什么?传统的ai不能进行这样的知识问答吗?8. rag的流程是什么?9. rag的知识库来源是什么,其中你提到拆分逻辑,这个逻辑是怎么确定的?10. 如何优化rag里的badcase,提升rag效果?三. 技术常识题1. bert和transformer是什么,解释一下2. 为什么有这二者架构上的区别,使用场景上有什么不同?3. 大模型的大体现在哪些方面?4. 为什么传统ai没有像现在这样跑出来5. 为什么现在的ai都是一个字一个字蹦出来回答的6. 什么叫模型的过拟合?7. 你前面也提到dpo,dpo是什么?dpo和sft有什么区别?8. 什么业务该用大模型,什么业务该用小模型?9. 了解注意力机制吗?#26实习##产品##美团##美团内推##实习转正##技术#
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