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2021-08-30 22:46
北京大学 产品经理
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04-19 13:34
北京邮电大学 Java
字节 TikTok-Shop 后端开发 二面
自我介绍实习除了 Coze,了解过其他 Agent 相关框架吗?比如 LangChain、LangGraph三个系统都涉及 DAG,区别是什么Coze 的执行引擎能否支撑你的系统A 系统 利用编排实现解耦,还有没有其他提升空间2k QPS 下,MySQL 可以抗住,为什么加二级缓存相比加缓存之前,性能提升了多少B 平台 针对下游模型的 TPM、QPM 限制,如何限流处理在采用令牌桶的基础上,任务具有不同的优先级,如何处理;再增加一个租户维度(多业务),如何处理视频生成后的链路关注过吗?最终的视频是否满足预期八股为什么选择 Redis 做缓存,还有什么应用场景Redis 实现分布式锁的原理是什么...
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04-16 16:29
门头沟学院 研发工程师
4.16-美团-一面
🕐面试时间:60min💻面试岗位:后端开发❓面试问题:自我介绍你对ai怎么看你说的都是程序员用的agent,普通人用的ai有了解过吗拷打项目,问你表有哪些字段,一点点理解你是怎么设计的(评论到表结构是不是有点乱啊)redisson的底层原理拷打八股,map的底层原理(说了底层时一个数组,key冲突了就成链表,当数组长度到达64,并且桶数据达到8个,会变成红黑树),追问还有要补充的吗(??还有吗??)讲一下jvm的内存结构(主要讲了元空间,栈空间,堆内存)cms和g1的区别他是并发安全的吗,(此时要用到concurrentHashMap,将数组分段,每次只锁一个段,保证性能和安全)介绍一下单...
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03-07 20:50
中国科学技术大学 Java
今年字节实习来了波大的
刚刷到字节跳动官方发的消息,确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候,字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数,别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念?这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是,这次的资源分配非常精准:研发岗给了4800多个Offer,占比直接超过六成。说白了,字节今年还是要死磕技术,尤其是产品和AI领域,这对于咱们写代码的同学来说,绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了:整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了,不划水、正常干,每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届(2026年9月到2027年8月毕业)的同学来说,这不仅是实习,这简直就是通往大厂的快捷通道。不过,我也得泼盆冷水。坑位多,不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操,尤其是今年重点倾斜AI方向,如果你简历里有和AI相关的项目,优势还是有的。而且,转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的,进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结: 27届的兄弟们,别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才,现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥,不如现在进去先占个工位,把转正名额攥在手里。
喵_coding:
别逗了 50%转正率 仔细想想 就是转正与不转正
字节7000实习来了,你...
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03-19 11:34
天津大学 Java
字节暑期已offer
本人9本无实习经历,二月初开始面试,快手xhs简历都挂,京东一直泡池子,腾子三面挂,滴滴大模型算法一面挂,美团二面挂,亚麻OA都A了也挂,Google一面也挂。反正都是在挂中度过的,其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的,而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服,介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的,而且全程都是hr加我微信进行推进的,有什么情况和我说和和及时帮我推进流程,每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。(我感觉体感上面,志节是我面过的体验最好的一个了,从hr到面试官人都不错)timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面,20min后约二面3.11二面,二小时后约三面3.13三面,两小时后约hr面3.13hr面,面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer
如何让HR爱上我:
佬用的什么项目
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04-14 08:50
广西大学 算法工程师
快手 大模型算法开发 一面
1. 自我介绍2. 项目拷打3. Reward Model 在对齐训练里扮演什么角色Reward Model 本质上是在学一个“人类更偏好什么”的可微近似函数。SFT 学的是“像人那样答”,RM 学的是“人更喜欢哪种答法”。它并不直接生成答案,而是给候选答案打分,把人类偏好从离散排序信号压进一个标量目标里,后续无论是 PPO 还是其他策略优化方法,核心都要依赖这个分数去推动模型往偏好更强的方向移动。RM 最大的价值不是替代人工,而是把人工偏好从逐条监督扩展成可批量泛化的训练信号。真正难的地方在于它很容易学到表面模式,比如更长、更像模板、更会说套话的答案可能被错判成更优,所以 RM 训练的上限很...
AI-Agent面试实战...
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