虾皮 shopee 校招内推

腾讯：AI相关岗位大幅扩招，技术类岗位扩招36%。百度：AI岗位占比极高，校招中AI相关岗位占比超过90%。字节跳动：启动史上最大规模实习生招聘（7000人），研发及产品类岗位需求大。阿里巴巴 / 蚂蚁集团：蚂蚁集团春招中技术岗占比85%，超70%与AI直接相关。美团：大模型基座、自动驾驶、无人机、智能决策。

正文如题，通过转正答辩只描述了结果，为了达成这个结果我们往往需要将其拆解为若干关键步骤，只要相关的步骤都完成了转正就是理所应当的结果(HC数量少或业务变动除外)。工作量达标(有产出)对业务的理解到位工作态度端正(主动性强，责任心强)沟通能力达标(与合作的同事沟通顺畅)下面就上述若干点逐一叙述。工作量达标工作量也即产出，可以通俗地理解为上线了多少需求，写了多少代码。对于不同业务线的同学来说，工作内容也有所不同。比如业务部门的同学平时主要关注落地实际需求，也有一些性能优化的技术需求(例如优化接口耗时)。实习的同学一方面由于经验不足，大部分工作都是由mentor指派一些较为简单的需求。对于交代的需求...

1.进程、线程、协程的区别？2.Go 语言的 GMP 调度模型？3.Java 线程池的核心参数？4.并发/线程池的使用场景？5.实习项目的分布式/微服务架构大概是怎么样的？6.Redis 集群有哪些？讲一下Redis Cluster原理？7.Redis 哈希槽、数据分片、实例增减时的迁移？SQL分析题：一张表和一条数据，两个事务启动开始读取和更新，分析每个步骤中select或者update/insert发生了什么算法题：路径总和III8.Agent 项目介绍9.RAG 原理10.Function Call 与 MCP 的区别11.场景题：面试官给出他们实际的业务场景，让我分析有哪些接口，接口的具体处理链路可能涉及到哪些内容？

1. 说一下 SFT、RLHF、DPO 的区别，线上项目里你会怎么选？答：SFT 是监督微调，核心是让模型学会“像人一样回答”，训练数据一般是 prompt-response 对，优点是简单直接、稳定、成本低，适合把基座模型先拉到业务可用水平。RLHF 是先做 SFT，再训练奖励模型，然后通过 PPO 之类的方法让模型朝着“人类更偏好”的方向优化。优点是能更细致地对齐人类偏好，缺点是链路长、训练复杂、容易不稳定。DPO 可以理解成不显式训练奖励模型、也不走复杂强化学习，而是直接利用偏好对做优化，训练上比 RLHF 更简单，效果在很多场景下也不错。如果是企业大模型应用，通常优先级往往是 SFT ...