蚂蚁OceanBase sql执行引擎一面

1.上来先自我介绍。
2.介绍一个项目。
3.如何实现一个高效的哈希表,提供哪些接口,哪些成员。
3.哈希表的性能影响因素最大的是什么?10000个bucket的哈希表和100个bucket的哈希表性能有什么差距?bucket都只有一个元素(没太明白啥意思,我猜是第二个哈希表cpu缓存命中率高)。
4.spinlock和mutex的底层原理。
5.malloc的原理,谷歌的tcmalloc了解吗?什么架构。
6.详细说说火山引擎。
7.分布式数据库的架构,每个组件应该怎么实现,存什么数据,一个创表操作的完整执行流程是什么。
8.一个分布式数据库,假如数据分片寸在了5台机器上,如何高效的去重,如果不用并归排序,用哈希表如何实现,假如内存只有2g,数据有100g。
9.sql执行引擎去重的算子怎么实现?
10.手撕反转链表和k个一组反转链表。(一道easy一道hard)

然后是闲聊和反问:
几轮面试?2轮技术一轮hr

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一、先卷清:你要进哪条赛道(别乱卷)硬核算法/大模型岗:卷学历(硕博优先)、论文、顶会、分布式训练、Transformer、预训练/微调/SFT/DPO。神仙打架,普通人慎入。AI应用开发/LLMOps:卷Python、PyTorch、Hugging Face、RAG/Agent、向量库、模型部署、Docker。本科可冲,最稳上岸口。AI产品/运营/提示词:卷业务理解、Prompt工程、需求拆解、数据评估、落地闭环。非技术转行最优解。数据/标注/训练师:卷规范、效率、质控、领域知识。门槛低,但可替代性高,要快速往上走。二、必须卷的硬技能(缺一个都难拿Offer)1. Python+基础工具焊死:NumPy/Pandas/Sklearn,不会别投AI岗2. 大模型三件套必掌握:Prompt、RAG、微调(QLoRA够用)3. 工程能力>理论:能跑通项目、能部署、能排查bug,企业不养做题家4. 一个能上线的作品集:私有知识库、智能问答、自动化Agent,比证书有用10倍5. 基础数学不拖后腿:线代、概率、统计,不用精通但要懂三、更要卷的软实力(决定你能不能过面试)会拆需求:把业务问题转成AI能解决的任务会验结果:识别AI幻觉,判断输出能不能用会讲项目:说清你做了啥、解决啥问题、数据指标能落地:不是会调参,是能把东西做出来给业务用四、现在AI求职的真实残酷真相算法岗极度卷学历,300份简历过不了10个只会基础CRUD、只会套壳、只会问ChatGPT的,全被淘汰企业不招“懂AI概念”的,只招能带来价值的最吃香的:技术+行业复合人才,比纯技术溢价更高五、给普通人的最简卷法(直接照做)1. 选AI应用开发/提示词/AI产品,别死磕算法2. 做1个完整RAG项目,写进简历3. 练会一套面试话术:项目背景→方案→技术点→效果4. 持续跟进主流模型与工具,保持学习力想进AI,别卷虚的,卷落地、卷作品、卷解决问题。
找AI工作应该卷什么?
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