杭州银行线下面试

继续来分享下最近的面经~1. 实习拷打2. 你做的RAG知识库，具体业务场景是什么？整体是怎么搭建起来的？3. 项目一开始存在大事务问题，这个问题具体怎么优化的？4. 这个知识库支持什么内容形态？只有图文吗？图片是怎么处理的？5. 知识库面向的业务是什么？图文混合内容是怎么存储和还原的？6. 知识库更新怎么做？怎么保证内容实时保鲜？7. 这个项目里你遇到过哪些挑战和技术卡点？8. 向量库选型时考虑过哪些方案？为什么最终选择Milvus？抛开公司基建，会从哪些维度选型？9. 简历里提到吞吐、检索性能有提升，提升具体来自哪里？你做了哪些优化动作？10. 当前链路访问量、文档量级、线上运行情况如何？灰度切量到什么程度了？11. 线上有没有完整监控？链路出问题如何及时发现告警？12. 灰度切流过程中实际暴露过哪些线上问题？怎么解决的？13. 你最近参与的个人用户向、AI Coding 相关产品，目前做到什么阶段？你负责哪部分？14. 在这些项目中，你个人最大的技术收获是什么？15. 你理解Milvus底层原理，这些原理在实际落地中怎么指导你的技术决策？16. ES深翻页问题有没有遇到过？背后原理和瓶颈怎么理解？17. 有没有做过高并发场景？大促、秒杀这类高并发场景一般怎么设计处理？18. 平时开发会用设计模式吗？在实际项目里是怎么落地使用的？

华为秋招以大规模线下面试为特色，也是后疫情时代较具规模的面试活动。其线下面试并非零散单间，而是“规模化作战”——HR会提前包下连锁酒店，将一楼大厅改为等候区，几百号面试官统一着装分区就坐，场面震撼且秩序井然。流程上虽为“2+1”（两轮业务面+一轮主管面），但并非连贯进行。我当时两轮业务面结束后，不到30分钟就收到反馈，同学们反馈时间也基本不超过40分钟，效率极高。主管面存在不确定性，我同组同学业务面表现优异，却因当天主管约满需后续补面，这类细节网上很少提及，建议大家面试前别排满行程。华为秋招面试实力是基础，但运气也很关键。我遇到温和的面试官，未答全问题也被引导梳理思路；而同学遇到严苛面试官，因...

老家河北移动线下面试，应该怎么准备啊，想知道筛人多吗，求帮助

想问一下唯品会春招后端三面后多久能收到正式的offer，等的有点急