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秋招摸鱼时看上岸 vlog
09-17 18:00
门头沟学院 前端工程师
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携程卡住了
携程做完测评和ai面 一直简历筛选,到现在两周了都没筛选完,我该怎么办
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鼠鼠能上岸吗
龙岩学院 护士
携程筛选是在笔试之前还是之后呀
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发布于 09-17 18:23
福建
败者食尘09
门头沟学院 前端工程师
还在ai面中
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发布于 09-28 00:12
江苏
暂无评论,快来抢首评~
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09-25 18:25
中山大学 嵌入式工程师
携程一面啥时候
携程做完测评和ai面之后一直在简历筛选中,有uu知道这算什么意思嘛? 这是挂了吗 焦虑ing
我的秋招日记
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09-12 17:56
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杭州电子科技大学 前端工程师
携程前端线下面试二面凉经
📍面试公司:携程🕐面试时间:9.12💻面试岗位:前端开发❓面试问题:事件捕获和事件冒泡顺序怎么让事件冒泡先获取http 最新版本和特性为什么要用 udp,解决了什么问题udp 丢包怎么办tcp 队头堵塞本地存储方式sessionStorage 大小,存满了怎么办?存满了再 set 会怎么样?跨域问题怎么解决?CORS Option 字段有什么用?iframe 被攻击劫持怎么办?(具体场景是页面 A 嵌套了要被攻击的网站)js v8 垃圾回收机制nodejs 单进程高并发如何实现的一个 web 应用越用越卡怎么排查?怎么解决?浏览器性能指标(基本要说完,问了我还有没有),怎么拿到这个指标?怎么知道哪部分需要优化?页面唤起应用是怎么实现的?用户反馈的问题在开发环境无法复现怎么办?了不了解 SSE 和 service worker怎么让网站在搜索引擎靠前目前是想到这么多,被问完已经是汗流浃背了..🙌面试感想:面试官感觉挺和蔼的,但是问了业务场景,答不怎么上来,他也笑着说没事你没接触过(开放性问题真是太难了,我认为回答过程中的思考才是面试官考察的重点)虽然凉了,接触到了很多知识盲区,不再只是盲目地刷八股,强化知识短板也是学习的一部分,秋招加油吧
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09-15 17:28
门头沟学院 大数据开发工程师
秋招投了100+公司,面试很少怎么办?
前言最近很多同学反馈:今年秋招投递了很多家公司,包括字节、美团、阿里、携程等中大厂,但是能够接到的面试却很少,感觉自己八股文、算法、项目准备的也都非常充分了,就是缺少面试的机会,非常焦虑啊!是不是大数据的坑太少了?是不是自己学历太低?是不是没有大厂实习经历?我相信很多同学也会有类似的顾虑,今天我来跟大家聊聊 如何提升秋招进面率?一些建议不要和无法改变的事情做斗争:学历低,一个月也没法提升上去!大数据的坑少与多,我们仍然会去投递!不要怀疑自己:面试很少和能力肯定没有任何关系,因为都还有到面试官的拷打环节,就已经over了1、首先一定要多投,投递渠道不仅限于公司官网、BOSS等,比如牛客、一些公司...
数据人的面试交流地
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09-16 15:48
已编辑
四平职业大学 Java
携程 秋招 一面
无手撕,30mins左右。【面试问题】1. 🧑💻 请先自我介绍一下。2. 🔍 做服务时为何选择 LlamaIndex?是否调研过其他技术?3. 📚 还了解哪些相关技术4. 🧠 对 RAG 有何深入认识?5. 📄 切片(chunking)的原理是什么?6. 🧰 技术栈用过哪些语言(C/C++、Python、Go)?7. 🚀 Go 的 goroutine 与传统线程的区别是什么?8. 🔄 goroutine 的并发控制怎么做?如何等待全部结束?9. 🐳 Docker 镜像三层叠加(A 层 1 MB → B 层改 1.5 MB → C 层删除文件)后最终镜像大小是多少?10. 🗂️ 容器启动后在 C 层还能否看到被删除的 A 层文件?底层是否仍存在?11. 🧹 有哪些手段可减小最终镜像体积?(multi-stage 了解吗?)12. ☸️ 对 Kubernetes 的核心概念与组件了解多少?16. 🤖 描述 LLM、Agent、MCP 之间的关系。17. 🛠️ 是否亲手写过 Agent 或 MCP?请举例说明实现过程。场景题:13. 🖥️ 1 万台机器偶发 IO 飙高,如何定位任意时间点、任意进程的 IO 贡献?最后反问业务,面试官人非常好,非常友善,很详细的介绍了部门的情况,分享给大家。部门主要分三大块:大数据,云计算,AI Coding。大数据不谈。云计算又分上层和底层:- 上层先做“应用交付”,也就是传统部署的升级版。最早用虚拟机,资源利用率太低,现在全面换成 Kubernetes + Docker 容器化。有了容器,交付模式就变了:需求管理:企业开发不能随手写代码,得先提需求、审批、测试,全流程我们管。代码仓库:GitHub 或内部 GitLab,也是我们维护。CI/CD:以前用虚拟机构建,现在容器化,任务跑完立即释放 Pod,一天并发十几万。装包→单测→API 测试→打镜像→安全扫描→发布,每一环都是 CI 的一部分。Code Review:合并前必须过评审。CD 交付:最核心。前面就算出错也不会让站点崩溃,CD 必须保证高可用、多集群、容灾、流量无损。我们用 Kubernetes Operator 做滚动发布:5 台机器先拉 1 台做灰度,人工验证没问题再逐步扩,数据中心级别也是逐点发布。- 说完上层,再说底层:资源利用率:让一台 Node 跑更多 Pod,省的就是真金白银。混部:CI 任务结束后立即销毁 Pod,把资源立刻让给别人,进一步提高利用率。调度、监控等组件。AI Coding 部门:目标是用户提需求 + MCP 框架 + 中间件 → 自动生成代码,大幅缩短交付周期AI Code Review:用大模型 + Agent 扫描漏洞、给出优化点智能排障:AI 自动定位、修复单测失败等问题
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09-25 16:28
上海交通大学 算法工程师
秋招er在看携程
感觉每年携程的热度都挺高的我从去年就一直在关注岗位的类型一直都挺丰富的像研发类、产品类、综合类都可以投也有专门的人才项目今年的好像比去年又多了一点了 刚好今年轮到本老鼠秋招了接携程老师offer🙏
携程求职进展汇总
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做完测评了吗
接好运
忍耐王
AI面几轮了
简历筛选多久
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