快手风控测开面经（一二面）

先给核心结论：没有绝对的谁更重要，只有场景化的权重差异。学历决定你的求职下限，实习决定你的职业上限；学历是简历筛选的第一门槛，实习是面试定薪、上岸的核心筹码。作为面过10+互联网公司、带过3届校招新人的后端开发，我见过太多双非本科靠硬核实习逆袭大厂，也见过太多985硕士因为零实习，秋招颗粒无收。今天就从校招全流程、全场景，给大家做一次完整的权重拆解，讲透不同场景下，学历和实习到底谁更重要，应届生直接对照着抄作业就行。一、校招全流程：学历和实习的权重分布校招从投递到拿offer，一共4个核心环节，每个环节里，学历和实习的权重天差地别，我用表格给大家拆得明明白白：简历筛选关70%30%大厂校招简历...

一二面挖实习+少少八股  没什么大问题三面往死里拷打实习一个点没回答出来；三面问：你平常怎么学习新技术的？回答：先看官方文档有个初步了解后，看快速入门部分掌握初步的代码上手能力后，后续的深入了解在遇到问题时再去深入了解…后续反问三面面试官及其不满意：要知其然也要知其所以然，不能含含糊糊的两个星期后进去人才库，三面过了估计也泡不过92✌🏼以后再问类似的问题，要换个回答…😭😭

PS：就我目前看到的AI项目而言，相信大家的检索能力，一定能找到相类似的，所以我这边就不贴出对应的github仓库链接了。我其实就是用的这两个，不过我对这两个进行了一些综合，把二者合二为一了。1. 本地私有知识库 RAG 助手核心价值：覆盖面试高频考点，完美匹配 “检索增强生成” 技术栈，做完能直接解决学习 / 工作痛点。落地路径：技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + Chroma/FAISS（向量库） + Streamlit（快速网页）核心功能：上传 PDF/Markdown 文档（比如你的技术笔记、行业报告）→ 智能切分（带 100-200token 重叠...

自我介绍 项目的来源项目中的难点以及解决的方法流式输出的方案的时候呢，服务端给不是你要的数据格式时候，怎么处理Markdown 格式的话出错或者说它格式不符合你要求，你是怎么处理的？（这里详细追问了好几个问题，直到问的答不上来）虚拟列表解决的性能问题，性能问题是怎么发现的，怎么排查性能问题（详细追问，直到答不上来）项目中的登录鉴权是怎么做的？（追问）项目中最终有部署到线上吗？有没有部署到上线的项目项目完整的构建流程是怎样项目中的静态资源是怎么处理的？项目里的图片是怎么压缩的？nextTick 的作用是什么？伪元素有什么作用？CSS 自定义变量有什么作用？BFC 能解决什么问题？怎样可以产生一个 BFC？什么是暂时性死区？为什么会产生暂时性死区？用什么方式声明变量会存在暂时性死区？讲一下生成器（Generator）和迭代器（Iterator）for…in 和 for…of 的区别是什么？自己写的普通对象能被 for…of 遍历吗？前提是什么？（没答上来）手写实现多个数组的全组合（笛卡尔积），如机型、颜色、存储全排列有效的括号（判断括号是否合法匹配）反问对前端学习的建议，这里面试官直接说他们有面评 hr会给到（感觉有点不耐烦，不愿意回答）面试结果多久出，面试官也是说直接联系hr力竭了 拼尽全力无法战胜 感觉字节的面试是我面过最难受的一面