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腾讯注重员工的成长与发展,我们提供多样化的培训机会和职业规划支持,助你实现个人职业目标。

分享一些面经:

第一轮技术面

  1. 闭包作用及实际应用场景
  2. HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3的核心差异
  3. 实现红绿灯控制效果(异步时序逻辑)
  4. React Hooks的设计动机与类组件对比
  5. 浏览器事件代理原理及实际应用
  6. 手写Promise核心逻辑(包含resolve/reject
  7. 数组去重与高频字符统计算法
  8. Web安全防护措施(XSS、CSRF)
  9. 浏览器渲染流程与重排/重绘优化
  10. 跨域解决方案(JSONP、CORS、代理)

第二轮技术面

  1. 低代码平台技术难点与扩展性设计
  2. 首屏加载性能优化策略(SSR、CDN、缓存)
  3. WebSocket断线重连与数据一致性保障
  4. 复杂项目技术选型标准(框架对比、工具链评估)
  5. 设计一个通用组件库的架构方案
  6. 微前端实现原理与落地场景
  7. 手写队列数据结构及线程安全实现
  8. 超大字符串存储与高效查询方案
  9. 前端监控系统设计(埋点、异常捕获)
  10. WebAssembly与原生模块交互可行性

第三轮HR面

  1. 未来3-5年技术深耕方向
  2. 对腾讯业务生态的理解与岗位匹配度
  3. 团队冲突解决案例与反思
  4. 高强度工作下的抗压与时间管理方法
  5. 技术影响力构建路径(开源、技术分享)
  6. 职业规划与长期发展目标
  7. 离职原因与岗位期望匹配度分析
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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
国企上岸了的向宇同桌...:最害怕答非所问了,但是频繁反问确定意思又害怕面试官觉得我笨
AI时代还有必要刷lee...
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在打卡的大老虎很想潜...:你在找实习,没啥实习经历,技术栈放前面,项目多就分两页写,太紧凑了,项目你最多写两个,讲清楚就行,项目背景。用到的技术栈、亮点、难点如何解决,人工智能进面太难了,需求少。你可以加最新大模型的东西
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