美团

2026.01.30 一面 48min1. 介绍实习、解释实习的一些细节2. 在构建镜像时，有没有一些经验？比如怎么让镜像尺寸不要变得太大？3. 一个请求的 KV Cache 占用空间是怎么计算的？4. LMCache 和 VLLM 是怎样交互的？KV Connector 具体是怎么把 KV Cache 从 GPU 转移到 CPU 内存并取回来的？5. 随着上下文长度（context length）越来越长，但显存和算力跟不上，你觉得在模型架构或工程层面有哪些改进方向？6. 能讲一下一个推理请求在 VLLM 系统内部的完整生命周期过程吗？7. 单机多卡部署时，VLLM 内部是怎么做张量并行（TP）和流水线并行（PP）的？8. TP 和 PP 在实际使用中是怎么切分权重、计算和通信的？又是怎么合并结果的？9. 手撕multi head attention2026.02.02 二面 52min1. 介绍实习、解释实习的一些细节2. 根据实习做的内容扩展、发散3. 介绍发表的会议论文二面挂，HR反馈“代码的掌握比较浅”反问“是不是弄错了，二面没有考察代码”HR又回了一句“有些问题没有深入思考”😓

26届一段实习，现在是找个寒假实习还是沉淀一下准备春招

1. 自我介绍2. 用过Python嘛？3. 执行一个pySpark,他的底层操作是怎么样的？4. dataFrame和RDD有什么区别？5. 你主要负责哪一模块？6. 业务平台的基础架构，语言，各个模块怎么联系？7. 后端部分的业务业务逻辑？举个例子？8. 对图的的校验是干嘛的？（应该是我之前没解释清楚）9. 你们整个组负责啥？10. 你组内的小组负责平台那一部分？11. 组内如何分工?12. 慢查询是如何优化的？13. 讲你做的比较大的需求14. 境内外部署讲讲15. 业务方的资源分配和编译怎么做？16. 接口的稳定性如何保证？（没搞懂是问其他平台接口稳定性还是我们平台这个的稳定性？）17. 如何保证回滚到只是我写入的这一个？18. 回滚是已经写入还是没有写入的呢？19. 还有做过其他大的需求嘛？20. 你接触了多久大概可以干活？21. 血缘关系分析讲一讲22. ------以上是第二段实习内容，以下是第一段实习内容23. 第一段也在北京嘛？这个项目是独立负责嘛？24. 那你有独立负责某一块嘛（我个实习生能放心让我负责……）25. 接口耗时如何定位的？26. 对平台从头到尾了解嘛？27. 可以立刻到岗嘛？28. 接受加班嘛？29. 发布上线的流程30. 反问：后端是Python？面试表现？结果多少时候出？31. 无算法第二天约二面京东二面1. 自我介绍2. 又问读不读研，学校放不放3. 介绍下个人技术栈（后端+大数据）4. 跨系统的资源调度和数据一致性5. 境内外代码合并讲一讲怎么实现6. 介绍下系统架构（前端，后端，大数据），多个系统怎么进行联系调用7. 进一步讲解下apache spark中executor集群如何实现分布式一致。8. 语言和框架熟悉什么？（那边服务里大数据和后端都用Python）9. 算法：两个队列实现一个栈10. 为什么都是3、4个月的实习？反问：1. 进去是数据开发，还是后端开发，还是都要做？（都要做）2. 结果多久出6天后挂

面试题简述有100个苹果，两个人轮流拿，每次只能拿1到5个，谁能拿到最后一个谁赢，你先手，怎么保证你一定能赢？面试官想听的1、能不能抽象问题2、能不能找到规律3、能不能把思考过程说清楚需要说明的是，这类智力题最重要的是推理能力，而不是答案。面试回答举例我会先从小规模的情况开始分析规律，而不是直接看100个数。假设只剩下1个到5个苹果，先手一定赢。详情请参考：http://xhslink.com/o/444QKKxYUTp由浅入深分析1、这是一个博弈论中的必胜态或必败态问题2、核心是控制节奏，而不是算的快3、类似问题在算法中常见，比如 Nim 博弈4、重点不在公式，而在归纳和反推面试加分点1、提...