思谋面经 24算法实习生(智能视觉方向)

一、当前进展字节跳动-- 接offer了，我是宇宙厂孝子（点名表扬，流程又快【从hr捞人到oc 10天】，面试官又和善，hr也很好，非常有活人感！！）三、已投递（待筛选 / 无回应）包括但不限于：网易雷火、虎牙、东方财富、中兴、搜狐、睿联、腾讯云、携程、滴滴、华为、Capgemini、腾讯、小米、联想（等127+ 都没有任何动作）整体体感：大厂简历筛选周期长 + HC 不稳定，无回应是常态。四、未通过（部分）一面挂：阿里国际（全在讲ai，没有一点关于UX）盒马 (2个面试官压力面)龙湖 （第一次面试，完全不知道该说什么）二面挂：同花顺（我非常感谢同花顺的二面面试官，告诉了我我到底为什么一直过不了面试，根据他的指导我学到了很多）简历挂：HSBC，小米，华为 等其他：Method、Pendo、Revolut、Trainline 等海外岗位五、主动放弃Canonical（忘记了）美团（时间冲突）海康威视（方向不匹配）安克创新 （拿到offer后才来的）米哈游（流程太慢了，一面后自己放弃）阿里云（我是宇宙厂孝子）六、整体数据总投递：约 200 家有实质面试：7 场进入终面：2（字节，阿里）已挂：120七、一些复盘（重点）打穿一条线 > 广撒网200 家里只有字节走到终面。资源有限时，把最有希望的机会打透，比同时维护多条线更有效。AI 项目基本成为门槛多场面试中被明确反馈“项目偏传统”。有实际 AI 产品 / 工具设计经验，明显更有竞争力。表达习惯必须刻意训练某些口头表达问题在多场面试反复出现。不做预设替换，是很难现场改掉的。项目叙事必须统一同一个项目讲出多个版本，会直接影响可信度。面试前一定要统一“最优版本”。海外 + 国内并行性成本时差（伦敦 凌晨2–4 点面试）对状态影响很大，

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享实习经历介绍&提问 10min项目 介绍 3min。八股10min1.C++析构函数可以是虚函数吗？2.C++直接定义一个空的类，编译器默认会生成哪些函数？3.TCP/IP有哪几层？4.IP协议和UDP协议有什么区别？5.ip udp分别在网络的哪一层？IP层具体做了什么工作？udp做了那些工作？6.数据报协议和流协议的区别是什么？7.什么情况下用多进程，什么情况下用多线程？8.进程间的通信方式有哪些？手撕 10min力扣mid 240. 搜索二维矩阵 II闲聊 10min闲聊：平时写代码用AI多不多？觉得MCP服务还有发展空间吗？用过龙虾吗？

关于 "先上岸 vs 死磕目标"我的建议：先接 offer 上岸，但要有策略为什么建议先上岸？心态稳定才能发挥好手里有 offer，面试时心态会更从容焦虑状态下容易在面试中表现失常经济压力会影响判断力工作经验 > 空窗期即使是中小厂，1 年工作经验也比空窗强在职跳槽比裸辞找工作更有议价权简历上的空窗期需要额外解释中小厂不一定学不到东西螺丝钉岗位：大厂也存在核心业务岗位：小厂也能接触全栈关键看具体岗位职责，不是公司规模但要有这些前提：接 offer 前问清楚：✅ 技术栈是否主流（别去维护老旧系统）✅ 团队规模和氛围（避免一个人扛全部）✅ 加班文化（996 会耗尽学习时间）✅ 试用期和离职流程（保持灵活性）上岸后继续准备：🔄 白天工作，晚上 / 周末继续投大厂🔄 在职状态投简历，通过率更高🔄 工作中积累真实项目经验关于三个方向Java 后端：当前市场需求稳定，但竞争最激烈建议：深耕某个领域（支付 / 中间件 / 分布式）测试开发：你的优势！自动化测试经验测开岗位相对竞争小，但要强化开发能力往 "质量平台开发" 方向发展天花板更高大模型应用开发：新兴领域，岗位增长快门槛：需要有实际项目（建议做个 AI 工具 / Agent）快手内部应该有相关机会，可以内部转岗试试我降低过的标准（AI 视角类比）如果我是求职者，我会这样妥协：❌ 不降低：技术栈方向（别去做完全不想做的）✅ 可以降：公司知名度、薪资 10-20%✅ 可以降：通勤时间、办公环境❌ 不降低：成长空间（这是长期价值）具体行动建议本周： 把中小厂 offer 谈好薪资，了解清楚岗位，准备接受入职前 2 周： 疯狂投大厂，说不定有惊喜入职后 3 个月： 稳定工作 + 继续面试大厂如果大厂 offer 来了： 正常离职（别裸辞再谈）最坏情况： 中小厂干 1 年 → 经验 + 1 → 再跳大厂最好情况： 入职 2 个月大厂 offer 来了 → 正常离职跳槽

面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑项目拷打（约30min1.梳理xx广告效果引擎的整体业务链路。2.离线缓存层构建：正排数据如何转化为倒排数据？3.离线缓存层构建：为什么不用Java原生的BitSet？4.序列化与反序列化优化：为了避免直接反序列化极其庞大的大对象，采取了什么设计方案？5.分布式调度设计：如何对千万级广告库（如1024个slot）进行分片处理并实现横向扩容？6.分布式调度设计：Worker定期向Manager发心跳并延长令牌时间，如果Manager挂了怎么办？7.网络协议定制（数据播发项目）：基于TCP通信，如何设计协议来解决粘包和拆包问题？场景设计题（约10min）场景背景：股票搜索功能，拥有几十万条股票代码。用户会通过输入股票代码（如300033）、名称（如腾讯）或拼音首字母（如tx）进行搜索。要求支持全匹配、中匹配、后匹配，且全匹配优先级最高，对响应速度要求极高。1.这种高并发场景下，数据存储载体应该怎么选？回答内存介质加字典树2.快速搜索的底层算法应该怎么做？3.针对中文汉字特别多的情况，Trie字典树应该怎么建？4.Trie树做全匹配没问题，那如何基于树结构实现中匹配？AI应用与工具拓展交流（约10min）日常写代码时，自己手写和大模型生成的比例大概是多少？个人的AI辅助开发工作流是怎样的？有没有了解或跑过类似 OpenHands （类Devin的自动编程Agent）这类开源项目？在大模型应用中，Skills 和 MCP (Model Context Protocol) 有什么区别？