字节飞书办公套件

总时长大概55min，25min八股，30min算法一、开场类问题简单做个自我介绍项目问题有没有印象比较深刻的项目难题？项目中有没有遇到比较棘手的问题？是怎么解决的？二、Java 基础1 线程安全集合Java 中线程安全和非线程安全的集合有哪些？举例说明 ConcurrentHashMap 的实现原理？2 泛型什么是类型擦除？? extends T 和 ? super T 的区别？三、JVMJVM 的垃圾回收算法有哪些？刚才讲的 GC 机制是在哪些垃圾回收器中使用的？四、Java 并发线程池的核心参数有哪些？五、Spring / Spring BootSpring Boot main 函数启动...

华为ict bg 的云软件研发部咋样

一面自我介绍为什么要换实习问实习然后延伸八股遇到的比较困难的问题是什么（一）工程化项目打包工具是什么，区别Loader 的功能是什么（二）浏览器原理介绍浏览器的事件循环机制哪些是宏任务、哪些是微任务async/await 的原理是什么浏览器可以识别哪些文件老浏览器不支持新 API要怎么解决（回答的不是很好（三）JS原型链是什么，原型链的终点是什么虚拟列表的实现原理是什么（四）其他有没有自己的服务器，一般用来做什么、怎么操作本地网页其他网段设备无法访问，服务器部署却可以访问，原因是什么（回答的不是很好常用 Linux 命令吗，列举几个（五）手撕用 React 实现一个列表数据渲染当时以为凉了，没...

面试时间：3.30上午11点面试时长：1h5min部门：到家的搜索工程组？（没听清）自我介绍1、完整讲一下你的 RAG 项目（离线 + 在线 + 架构）2、重叠大小分块是自己做的吗？还是用的什么工具？3、向量化用的模型是什么，还记得吗？然后这个模型是你自己部署的吗？还是调的LLM接口？4、专门做过什么策略来提升召回率和准确率？如何评测召回率和准确率，有没有做过数字化的评估？5、如果说你的 embedding 质量比较高的话，那这个评测确实没有问题，但如果说就是向量化的效果没那么好的话，那这个方案好像也并不是很行得通，因为它可能生成向量的时候就会有问题，这个有考虑过吗？然后你有没有想办法去……（接着面试官说，算了不问了）6、关键字检索是怎么做的？7、你可以说一下在线的部分，就是用户从一个请求，到它最终拿到结果的一个过程？8、你刚才说意图节点，也就是意图识别的时候去识别它关联的那个叶子节点，我想问一下你这块是怎么实现的？9、你刚才说首先有多路召回，多路检索，然后每一路检索里面会有一个粗排，然后这些结果拿到之后可能还会有一个细排。然后想问一下你这两个排序大概都是怎么做的？然后如果是用模型排的话，你这分别是用什么模型？然后你知道这些模型的检索排序的原理吗？10、重排序用的什么模型？11、你可以再总结一下，就是从你这个离线到在线的过程中有多少次和大模型的交互吗？分别简述一下。12、我看你这个里面会有那个模型的，多模型的降级策略和熔断机制，你可以简单说一下，你现在是有哪几个模型之间可以降级？然后以及是怎么实现的？13、你这个降级是手动降级吗？还是自动降级？14、那这个自动降级是怎么感知的？比如说从模型里是刚才三个状态，它们三个状态之间流转是什么样子的？就什么情况下就把它变为异常了？然后什么情况下会让它自动恢复正常？还是就是怎么做的这块？15、看你这个里面还支持了那个 MCP 的工具调用，然后你可以说一下你现在支持哪些那个MCP，然后以及这些 MCP 是怎么和模型交互，然后大概的实现原理吗？（这一部分不太会，就扯到MCP与function calling的区别了）16、那function calling的话是怎么调呢？是 RPC调还是HTTP调？还是怎么调用的？17、看你这边那个会话，大概是怎么存储的？可以说一下吗？18、然后就是你这个会话就是大概是一个什么样的存储结构呢？可以说一下这个 MySQL表的存储的结构，就是哪几个关键字段？19、就比如说一个用户可能在一个会话里面和模型会有多轮的这种对话。就比如说问了一个问题，模型回答一次，然后我再问一个问题，他再回答一次，再问，再回答。这样的结构在数据库里面是怎么存的？是一条还是多条？20、然后就是你这个 message 表大概是一个什么结构？就是有哪几个关键字段？21、看你这个里面用到了那个Redis，然后你可以解释一下那个 Redis 的缓存穿透、缓存击穿以及缓存雪崩吗？以及具体解决思路？22、然后那个布隆过滤器，你可以说一下布隆过滤器的实现原理吗？算法题：合并区间23、然后我们谈一下，就是之前就是那个AI coding的那个面试题，然后你可以简单说一下你这边实现的思路吗？（这个是美团面试前发的AI Coding的题目，让设计一个限流中间件）24、我再问一下，就是你认为它的这个Lua脚本能满足那个需求吗？(要求同一个用户60秒内只能发送60个请求)这里面试官理解的是滑动的时间窗口，但是我实现的是固定的时间窗口，题目中只说了“时间窗口”，然后面试官就说你这个实现好像也没有问题。反问1、业务2、具体工作3、建议做项目其实可以更深入一点，而不是说只是作为一个 API 的调用方，就比如说这些模型，因为其实我们日常就是也会和这些模型交互之类的，你除了知道调它这个API，你可能需要更多的去了解一下，就是我为什么要这么设计，然后以及我这个模型具体能做什么东西，它大概是怎么实现的，有了这些可能对你未来会更有帮助，然后职业生涯可能更具有那个什么。（录音没录到，估计是想表达“更具有竞争力”这个意思吧）感受：面试官问的很细，能感觉出来面试官真的很专业，但是自己对于大模型相关底层原理的理解显然不够深入，MCP具体的工具调用也没来得及研究，属于半吊子水平也是第一次拿RAG项目来面试，这个面试官真的让我学到了很多，也让我知道了自己诸多的不足以及还需要提升的地方。整体面试体验感很好，面试官也不会特意刁难，我表达的很含糊的地方或者不会的地方，就是一句“行”帮我带过，感谢面试官现在还没消息，大概率是寄了，下去好好沉淀了