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门头沟学院 C++
一面面试难度不小,但面试官人很好,非常善于挖掘别人的优势,很喜欢追问到底,感觉他侧重于对知识的深度理解而非简单背八股,在这个面试官的提问模式下背答案一定会被问穿,所以简历一定要斟酌,不擅长的不能往上写。反问环节他也说过面试并不是看我不会什么,而是看我会什么,会到什么程度。综合能力够的情况下,如果和岗位技术栈要求有差异的话会培养。这个一面应该是我面试以来体验最好的一次了,并不是因为问得简单,而是基本把我的优势全部挖掘出来了,当然面试官也指出了我很多错误。当然刚好我的优势和岗位有很好的匹配度,面完4小时发二面通知。二面面试官全程问实习,一个小时三个实习项目,问到了很多实习的细节,没有八股算法。我当时参考网上面经以为一面二面性质一样,都是八股 + 算法,结果二面更像是华为的主管面。当然我觉得应该是一面面评比较好,如果没有实习经历的话应该还是有八股 + 算法。面完等待4个工作日通过。HR面试直接打的电话,问多久入职,挂完电话进录用评估,第二天offer。业务1面(65min):自我介绍智能指针针对什么场景?shared_ptr怎么实现的?循环引用如何解决?move的底层实现有了解过吗?多态的底层实现,你有尝试看过虚函数表的底层吗?还是只接触了理论知识?如何用C语言实现面向对象的特性。结合Linux底层TCP四层继承体系 + struct file文件操作表讲解map和unoredered_map有什么区别?底层是什么?增删查改的时间复杂度分析多级页表和一级页表的区别,举例子讲解。面试官说我对一级页表的理解有问题,我讲的是模型而非真实一级页表进程地址空间栈和堆的增长方向select、poll、epoll几个模型的底层区别,epoll的ET模式和LT模式的底层区别你为什么了解这么多Linux的底层?怎么学习的?为什么想要去了解这些?动态库和静态库的区别,程序是如何找到动态库里面的函数的,在谈及动态库加载底层时面试官说.GOT保存的并非函数偏移量,而是函数加入符号表再在动态库中进行定位,防止动态库中途修改导致定位失败搜索引擎中正排索引和倒排索引的区别搜索引擎中权值有什么用?如何计算的?cursor和opencode有什么区别?你在什么时候用哪个?什么是skill?你觉得skill中的格式有什么意义?什么是agent?agent和传统聊天界面有什么区别?手撕:用C++实现一个线程安全的单例模式,懒汉饿汉均可分析饿汉模式的线程安全问题,回答当动态库使用饿汉模式时是否存在线程安全问题?有什么想要问我的吗?业务2面(65min):自我介绍详细询问华为的实习接触的三个主要项目,包括项目的意义、我负责的内容是什么、参与时间、产出、使用的技术栈、收获(占90%以上时间)讲一下你的搜索引擎项目用到了哪些技术?是纯语言项目吗?产出是什么?讲一下你平时怎么学习的?中途根据我的回答插问什么是回调机制你认为你的优势是什么?如何解决问题的?结合日常学习、项目和实习回答你们学校允许实习吗?为什么在华为只实习了三个月?有什么想要问我的吗?
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昨天 10:41
东北大学 Java
去年秋招 + 今年春招面了一圈大厂,踩了无数坑,终于把国内主流互联网公司的 Java 面经全整理成了 Markdown 文档,前后耗时 3 个多月,一共攒了3133 道题,从基础八股、并发、数据库到现在热门的 AI Agent 相关问题都有覆盖。为了方便大家按公司针对性刷题,我按字节、阿里、百度、美团、华为、腾讯等公司分别建了文件,连 SHEIN、米哈游、Shopee 这些厂的也整理了,直接对着面经刷,效率比盲刷高太多了!给大家说下这份面经的细节:按公司分类整理:字节跳动 337 题、百度 281 题、快手 249 题… 每家的高频考点都单独归档,你面哪家就刷哪家的题,精准打击!覆盖全阶段考点:从 Java 基础(抽象类 / 接口区别、序列化、线程池)、数据库(隔离级别、缓存问题)到现在面试超爱问的 AI Agent、多智能体协作等新题都有,不只是过时的老八股。可直接复制的 Markdown 格式:每个公司的题目都整理成了独立的.md 文件,手机 / 电脑打开都方便,自己还能补充笔记、加答案,刷一道记一道,效率拉满。无套路纯干货:没有花里胡哨的排版,全是实打实的面试题,从基础岗到中高级岗的高频题都覆盖了,不管是校招还是社招都能用。秋招 / 春招 Java 岗面试,刷对题比刷 100 道偏题都有用,这份面经是我踩过坑后整理的 “避坑版” 题库,帮你少走弯路,直接对标大厂面试的真实考点。有需要的同学可以在评论区扣个 “刷题”,我看到会回复你;也可以说下你准备面哪家公司,我帮你说下这家的高频考点重点~祝大家都能拿到心仪的 offer!💪
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总结一下这段时间遇到的云计算与虚拟化的面试内容,我也拿这些问题去和同事和前辈交流,发现确实是结合自己做过的业务和对于知识的理解来看回答的。所以说对于每个问题我都会抛砖引玉的写一下自己的理解,希望各位大佬可以多多补充。## 滴滴 云产品控制平台1. 如何处理熔断的逻辑(这个部分属于是云监控体系中的异常处理部分,回答的话第一点可以说一下异常发现的处理,第二点可以去结合VM Continer对于隔离的理解 然后腾讯云最近的这个CubeSandbox和传统的E2B沙箱也可以结合这部分来答)2. 对于项目的可视化,应该怎么去设计指标(个人感觉就是对于  宿主机-nodeexport  容器-cAdvisor  程序-metrics等级别,然后可以看一下Promethus的四类采集指标)3. 说一下你对ServiceMesh 的理解(VM 到Continer 到servicemash的技术演进 是解决什么问题的  数据平面与控制平面)4. 说一下Raft与Proxe算法的区别(我答得term  三角色  脑裂控制   Proxe)5. 常用的中间件有哪些## 蚂蚁集团 基础设施1. 说一下你对于位图这种结构在计算机应用中的理解(qcow2镜像  多路复用select处理网络IO 文件描述符集合)1. 说一下你对于布隆过滤器的理解(多哈希 感觉这样算是一种补充)2. 说一下你对于时间戳编码的思路  说一下你对于变长字符串编码的思路(Promethus中的XOR以及时间戳定差异增量处理的思路)3. 如果一个host的某个指标过于大量的话有什么处理方法(环形缓冲区  P50 P99这种指标)4. 异步重启的兜底逻辑5. 高并发场景  数据库内核优化## 快手 可视化平台1. 梳理一下业务开发的方法论1. 由点到面2. 技术调研2. 可观测的思路## 普联 虚拟化1. 一个虚拟机的启动过程(资源检查  )2. 说一下你对于Continer和VM区别的理解3. 说一下你对于文件系统和块存储系统的理解4. 虚拟化中QEMU进程和宿主机OS或者硬件的交互说一下你的理解(先说一下Vmm的作用敏感指令捕获、影子页表  然后聊一下设备透传 DBT 半虚拟化  硬件辅助虚拟化等进阶场景)## 腾讯 浏览器业务 云业务1. 当CPU挂满 如何排查1. 当CPU未满但是丢包很多原因1. 一致性哈希如何解决单点过热问题1. 哈希碰撞和解决方式## 火山引擎 存储1. qcow2的数据大小2. nbd cbt的实现## 百度 分布式计算1. k8s相关的业务  机制2. raft脑裂 如何预防## Minimax 基础设施1. ceph rbd的机制2. k8s namespace  cgroup
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一、 实习经历深挖项目细节:在实习期间主要负责的两个任务是什么?(数据导入、质押理财模块开发)为什么要接入质押理财模块?之前的对账精度差(0.11几)的具体原因是什么?问题解决能力:你是如何定位对账差异来源的?(分析是质押缺失还是流水精度问题)如果重新做这个任务,你会如何优化流程?(强调沟通、先咨询前开发者或社区,避免盲目排查)技术理解:你觉得这个事情的复杂度在哪里?(强调分析差异来源的过程而非单纯的代码编写)你如何看待“实习期间做的全是 CRUD”这件事?进阶的关注点应该是什么?AI 工具应用:在实习过程中如何使用 AI 提效?(编写 API 测试脚本、前置脚本等)二、 毕业设计深挖(电商平台项目)面试官通过这个项目考察你对系统设计、数据真实性及新技术融合的态度。核心功能逻辑:AI 导购系统的具体流程是什么?(正则提取关键词 -> 数据库检索 -> 大模型润色文案)如果数据库检索不到商品,大模型起到了什么作用?(补充信息或生成推荐文案)工程化思考:简历上写的“商品检索时长优化”等数据是怎么来的?(面试官敏锐察觉到数据的真实性,确认为闭设预估值)如果你要设计一个真正的智能导购,你会怎么做?(考察 RAG、Agent、倒排索引等进阶方案)对前沿技术的态度:你对 OpenClaw / AI Agent 的理解是什么?三、 开放性与场景题:AI 辅助编程(Web Coding)这是本次面试的重头戏,反映了目前大厂对 AI 工具融合度的重视。AI 应用现状:你目前日常使用哪些 AI 工具?(Gemini、Perplexity、NotebookLM)你觉得传统搜索引擎(Google)和 AI 搜索的区别在哪?实操方法论:让你用 AI 从 0 到 1 起一个电商项目,你的任务拆分流程是怎样的?如何确保 AI 实现的需求满足预期?(提到了测试、验证环节)概念辨析:是否了解 Spec Coding 与 Vibe Coding 的区别?是否了解 KPC、Plan mode 等 AI 编程模式?
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