携程线下面

面试官人很好，会引导1.只有两个鸡蛋，100层楼，至少多少次测出不会碎的最高层（答的二分，然后让考虑一个鸡蛋的情况，答出来了，一步一步给我讲怎么做到两个鸡蛋的情况）2.问简历，觉得哪个项目最难做，为什么3.rag存库和检索怎么做的：embedding+elasticsearch4.对ai看法5.个人通勤时间，籍贯等信息6.是否想往全栈发展面试官解答部分：ai应用场景，他怎么用的ai，建议我加强系统性学习ai，并说明公司用ai的场景反问：公司业务场景，后端是否注重复用如果我要发展全栈，是否支持有时间学习vue:没关系，有前端业务人员，可以问他通过后是否会有技术面：等面试官主管确定，不需要就他一面，他会向主管说明最后：之后回复您不知道会不会凉😅

面试的时候面试官问了我道逻辑题，一共100金币拿去抽卡，1金币抽一次，1%概率抽中和10金币抽一次10%概率抽中，目标是抽到至少1张卡，问我选哪个，当时直接懵了，因为数学期望是一样的，就随便答了一下，之后才想起来它们的方差是不一样的，感觉这次面试又寄了；

📍面试公司：唯品会💻面试岗位：商业化运营❓面试问题：1.服饰类大促特卖活动 GMV 未达预期，复盘发现 “用户加购后弃购率超 40%”，咋从 “限时紧迫感营造 + 弃购召回策略” 优化？举 1 个具体召回手段（如短信 / APP 推送话术设计）。​2.新入驻品牌特卖专场流量少、转化低，咋设计 “品牌成长阶梯扶持”（如首月流量倾斜 + 转化达标奖励）？核心要看哪些数据判断扶持效果？​3.不同品类（美妆 vs 家居）特卖活动用户复购周期差异大，咋调整 “返场活动频次 + 折扣力度”？比如美妆类该如何设计返场节奏提升复购？

大家可以分享一下你们的投递进度有点没谱儿，牛客里也没有很多消息