东方财富算法一二面 hr面

9.19 一面：1.自我介绍2.实习工作具体介绍 延申3.八股4.多线程场景 线程池 为什么使用线程池 目的是什么5.索引 索引结构 为什么选用b+树6.具体的索引优化场景7. Synchronized volatile 问到了实现的具体原理8.虚拟内存 为什么需要虚拟内存 进程之间可以共享虚拟内存吗9.手撕：和为k的最长子数组10.反问流程 至少三轮面试 都是技术面9.23  二面：1.自我介绍2.实习相关 具体做了哪些工作3.对spring的理解 说了ioc aop spring管理内存有什么好处4.对大量数据怎么做优化5.spring ai怎么学习的 怎么想着去做一个这样的项目6.反问 流程 技术栈9.29 主管面＋hr面到场先手写了个合并区间1.先是主管面，自我介绍，实习工作介绍，技术问题比较少，主要是看你实习的具体工作，表达能力，问了下期望薪资。2.hr面就问了手上有哪些offer，然后就是互夸环节，贵司好啊，你也好啊，都好啊，大概是这样。国庆后收到意向整体来说一面和二面问的问题都比较深入，会延申到你不太清楚为止，看看你的水平，我觉得也有一部分运气好吧，跟面试官沟通都比较和谐，并且一面一开始比较严肃，但是面到最后面试官已经开始哈哈哈了，二面面试官更是ld的感觉，就很淡，很淡淡的感觉。主管听声音比较年轻，问的问题比较宏观。

Timeline：一面 10.14二面 10.16三面（线下） 10.28oc+意向 10.30总体面试体验很好

1、你是读建筑的，你选择产品，你有什么优势。2、你怎么评价自己的性格（每个词都需要展开讲一讲）3、你对自己的职业规划是怎样的4、家乡是哪个城市的5、工作意愿哪个城市6、平时看些什么书7、你觉得AI来了之后，人类还有必要看书吗？8、你觉得产品经理需要具备哪些AI知识储备来支撑你之后的工作发展？9、你接受海外的工作吗？10、你有什么想问我的吗？

友友们有了解的吗，目前到二面了不知道是不是kpi，hr说三面要线下好慌张啊