26校招腾讯推荐算法二面 1h

面试时长:37分钟，二面27分钟，hr面10分钟1.问了点个人，学校信息和家庭信息试探稳定性。2.职业规划是什么3.一个成绩表，有学生姓名，课程成绩，课程分数三个列，比如:张三，语文，70；张三，数学，80；写一个sql，去对学生总成绩进行排序。完整复述下你的sql。(昨天湖北信航一模一样的面试题，差点没憋住笑)4.sum()和count()的区别?(一个记录数据行数，一个记录某列数值的总和)5.我看你实习经历有优化线上慢查询的经历，如果你遇到了慢查询，你的排查逻辑是什么?(答的是，先看sql是否需要优化，再看接口逻辑是否需要优化，最后看要不要加中间件，比如mq限流)6.假设有一个字典表，后端要频繁访问字典表并字段转换，你应该怎么优化?(其实就是数据库压力大的问题，加redis缓存数据，减少数据库压力，其实我想再答个mq，但没敢答，不知道对不对)7.使用redis时要注意什么?(八股吟唱了redis基本数据结构的不同场景用法，和缓存三件套的解决思路)8.redis的大key问题怎么解决?(没背，瞎答一通给面试官整笑了，反正不让问题落地上这一块)9.如何保证rabbitmq的不重复消费呢?(我答的是从队列方面，采用消费者确认机制。接口方面，业务要做幂等性处理，并八股吟唱)10.如果我才用ack模式的话，并发场景下如何控制它的不重复消费?(没背，答的是给topic下每个队列绑定对应的消费者，生产者根据消息类型送往对应的队列)11.说下自己的优缺点。12.期望薪资。13.你觉得你和同校同龄人对比是怎样的。-------------------------过了几分钟二面面试官把技术负责人叫来现场hr面。14.说说自己优缺点。15.觉得自己ai用的怎么样。16.说说自己用ai的规范。17.对使用ai的态度是什么样的。18.能接受写前端吗。19.反问环节公司环境不错，至少不是什么野鸡公司，人也挺多的。但是要求进去全栈，且实习生也要加班到9点。二面面试官倒是挺好的，答的好就给予肯定，答偏或者答错了现场引导或者解答

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 项目拷打2. 介绍Attention，从数学角度解释一下为啥注意除以\sqrt{d_k}？3. Agent多轮对话中有哪些难点4. SFT数据集构建策略5. 介绍DPO、GRPO、PPO区别6. 如果评估RAG，评估RAG是否work7. 说一下大模型全参数微调的显存计算？说一下SMoE怎么推理的？相比于稠密模型有什么优点？8. 最近看了什么论文和技术报告？推荐算法和大模型有什么地方可以结合呢？9. 手撕：搜索排序数组

本人校招小白一枚，不太了解大模型分布式训练这个岗位校招薪资分布水平，有没有懂的佬科普一下，感激不尽。本人92cv背景，面评好像还可以，推进的很快，目前三面结束，面试官跟我说后面hr和你聊，也已经收到hr面邀请了。

26应届计算机硕，Java选手第一个是荣耀，流程IT，base南京，年包接近30个，公积金5%，据说部门工作强度不是很大，但是貌似搞基架的，可能成长性差一点第二个是科大讯飞，教育BG，base合肥，年包30大几，公积金7%，据说很卷，而且最近似乎有裁员，个人不太想去第三个是阿里千问C端，base杭州，年包50，公积金12%，核心部门成长性好，但是现在迭代比较快会比较累我主要在第一个和第三个比较纠结，想看看大家的选择