财经一面：1.自我介绍2.介绍一个项目3.拷打项目：在项目过程中遇到了什么问题？你提到了火山模型，在执行SQL语句过程中具体怎么用的？死锁检测是什么过程？提到LRU-K，你有没有对此进行一个更深入的学习？除了火山模型，你还知道什么常用的数据库执行模型？4.B+树相对于其他树有什么优势？具体在什么类型的查询中更有优势？5.讲讲C++中队列，vector怎么用，底层是什么，你用的多不多。6.讲讲可扩展哈希。7.讲讲为什么TCP需要四次挥手而不是三次。8.讲讲进程，线程，协程的区别。你打开一个自己编写出来的二进制程序属于哪一种？9.讲讲实习主要做什么，遇到的最大的困难是什么？10.讲讲RU，RC区别，RC可能会遇到什么问题，RR会出现幻读吗？幻读是什么？InnoDB中RR怎么解决幻读的？RR仍然出现幻读是什么情况？索引类型，索引失效的情况有哪些？11.实习中怎么把C++项目改成Python的？会不会导致效率很低的情况？12.手撕，合并两个有序数组。13.能实习多久？我们这边是用Go的，可以吗？14.反问：具体干什么？这个得看分配到哪个组，这只是一面。15.线程池了解吗？财经二面：1.自我介绍2.讲一下常见的排序算法的时间复杂度，最常用哪个，为什么？3.大概说下你的项目，挑一个讲。4.讲一下索引常用的数据结构，对比B+树和可扩展Hash，什么场景用哪个，查找时各自时间复杂度？讲一下事务相关。5.C++11/14的新特性有什么？模板是什么，多态是怎么实现的？虚函数的作用和原理。6.看简历里有提Qt，Qt是什么，常见的库函数有什么？7.为什么做这个课程项目？遇到了什么困难？怎么解决的？读源码了吗？可持久化字典树介绍下。8.实习中遇到了什么困难？怎么解决的？9.讲一下火山模型，对比物化模型和向量化模型一起说。10.对分布式的锁有了解吗？布隆过滤器是干什么的？怎么实现的？11.手撕，最长摆动子序列，做完后问做过类似的题吗？12.底层一点的和互联网这块的更想做哪个？13.用过JAVA吗？14.其他的暑期实习什么进度？15.了解c++网络编程吗？电商复活赛一面1.自我介绍，面试官介绍下要问什么。2.项目拷打。3.介绍下LRU-K，描述下怎么实现LRU和LFU。4.C++面经，jthread相关。5.C++怎么随机生成字符串，不考虑重复的问题下，以定长为10的随机字符串作为索引有什么问题？6.介绍下索引失效的情况有哪些？最左前缀体现在什么情况？结合B+树，谈一谈为什么会有索引最左前缀原则。7.描述下B+树的结构，相比于其他数据库存储结构有什么特点及好处？8.实习。9.计网面经，你觉得TCP的拥塞控制，快速重传在什么场景下会有问题？TCP四次挥手，和UDP的区别。10.Redis结合场景和部分八股。11.什么时候需要建立索引？要考虑哪些因素？12.问是否了解某个技术，完全没印象。13.手撕：寻找二叉树最近公共祖先（提供父节点）

offer，不过拒了一面：请做一个简单的自我介绍。你一周可以实习五天吗？你现在是在哪个城市？实习地点有没有具体要求？对于语言方面，我们主要使用Java，你之前是否有过相关基础？能否分享一下过去实习或项目经历中你觉得比较满意或能体现你技术实力的事情？在你的实习经历中，你们使用redis分布式锁解决了什么问题？redis分布式锁有哪些常见的实现方式？你们在实习经历中是否使用了redis缓存高频数据以提升性能？链路中数据不一致的主要原因是什么？发现数据不一致后，会采取什么样的处理措施？你们的数据平台主要面向哪类用户，提供了哪些功能服务？数据平台中管理的特征数据是以何种形式存储的？关于redis为何比...

组内直招，我给自己捞一下实习生联系方式****************************职位描述1、负责机器学习训练和推理系统的研发与性能优化，包括但不限于：超大模型计算性能优化、千卡训练集群调优、分布式推理系统、大规模推理流量调度等；2、负责解决大规模AI系统中高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关，支撑公司内外千万客户流量需求；3、负责大模型训练和推理前瞻性技术架构的调研和引入，技术方案不限于分布式训推系统、子图匹配、编译优化、模型量化等；4、负责异构硬件的引入与训练推理框架的集成，包括但不限于GPU、NPU、TPU等；5、面向全球多地域超大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU 超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率；6、与算法部门深度合作，分析性能瓶颈，通过软硬结合提升模型训推效率，支持AI工具链和技术生态建设，推动公司AI关键业务发展。职位要求1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；2、熟悉常见的算法、设计模式和数据结构，具备扎实的操作系统、计算机体系结构等知识；3、独立分析问题和解决问题，自我驱动并对过程负责；4、以下条件为加分项：1）能够理解GPU硬件架构，熟悉GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验；2）参与机器学习系统开源社区项目经验，熟悉机器学习系统各项流程中的工作原理；3）有至少一种大模型训练/推理框架使用经验，包括但不限于：vLLM、TensorRT-LLM、SGLang、Megatron-LM等。

总时长30min1.自我介绍2.拷打点评2.1 项目都分哪些模块2.2 每个模块怎么交互的（根本想不到，随便说了个登录模块在后面使用拦截器过滤请求）2.3 项目难点，解决方案（说的秒杀和秒杀优化）2.4 问了下几个人做这个项目，负责的什么（回答2-3人，感觉是不是回答自己一个人做的好一点）2.5 多个人之间怎么沟通的（接口文档等）2.6 开发过程中的代码规范3.八股3.1 jvm内存区域——回答了程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈、堆和方法区，每个一句话介绍了一下，想着会接着问就没细说，结果直接下一个八股。3.2 自己在Java开发中经常使用的数据结构——答list,map；又问什么场景使用，答...