腾讯日常csig后台开发一面

2025年10月18日 作业帮一面全程75分钟。实习你在该项目中的职责是独立开发还是合作？项目背景是什么？为什么要做这个工具？阿里内部没有类似工具吗？开发前有调研开源方案吗？技术方案是如何确定的？是和 Leader 一起定的吗？八股这部分基本是按项目的点来问的八股。更新数据库 + 删除缓存策略下，如果删除缓存失败怎么办？如何保证操作的原子性？是否需要加报警机制？多个请求同时更新，会不会因执行顺序导致数据不一致？为什么“先更新 DB 再删缓存”能避免该问题？缓存穿透是什么？如何解决？布隆过滤器的误报是否有影响？雪花算法的结构是怎样的？雪花算法的实现是自己写的还是用现成的？雪花算法有什么问题？（时...

被kpi了，虽然开了摄像头，但是全程没抬头一直在看手机（除了讲算法时候），也不追问，说完他就问下一个时长一共1.5h讲实习，包括滴滴的也讲了八股部分忘的差不多了，因为说了他也没听final作用分布式锁怎么实现进程通信方式http3了解吗怎么保证可靠的怎么排查慢索引索引有什么用八股+自我介绍+实习大概33分钟6道算法，做了大概40多分钟一个LRU，两个链表，一个数学的，一个自己出的超级长的大气球题目（mid-hard之间），一个单例模式补充: 问题全答，算法全撕，气球不是最优解反问

每年一到互联网大厂的秋招季，“八股要不要背？、具体要背到什么程度？”都是每位求职同学的热门讨论话题作为一名已经上岸智驾算法工程师的学长，同时也作为一名大厂的面试官，我想给出的答案是：八股肯定要背，不仅要复习的全面，背的熟练，更要和项目的知识融合到一起，做到融会贯通一、为什么面试会考八股在我秋招找工作的时候，我也时常觉得背八股没有太大意义，单纯是为了应付面试。但随着秋招的上岸以及在实际的工作过程中，我对八股的认识也在逐渐的变化对于大厂的技术岗面试来说，八股考察的是我们对于“底层原理”的掌握，比如深度学习的基本原理、实际工程中PyTorch常踩的坑等等。如果连这些基本的八股内容都没有掌握的话，怎么...

一、背景介绍本人是27届本科，目前在🐧实习，目前对于实习段数，简历拷打，学习建议有一些问题咨询，目标冲刺明年的sp（大佬勿喷，个人的目标，不一定实现，多多担待），但也在纠结是否考研实习组内情况缺点：1.组里是b端业务，流量不大，更多的做的是一些b端定制化需求2.组内技术栈和本人技术栈不对口（这个其实我不太重视，感觉语言不太重要，但写着确实难受）3.业务流程不太好，不像大厂的规范，产品大多数只给需求和拉群，不怎么提前对一下，导致给了需求有时候不知道怎么写，开发效率低，经常问正职，总的来说landing熟悉项目给的时间少，开发流程规范不好优点1.Dw 比较少，实习生做正式工的活，之前挺闲的，最近组里开始非常忙2.正直都挺好，但是都挺忙3.能学到东西，但感觉总一个人搞，效率低我之前在美团实习过一段，避免开盒把组隐藏了。第一个组干了两个月，产出基本只有第一个和第二个，别的都是包的。第二个组产出是自己做的，业务看着牛逼，但是很简单，都是封装好的，什么短链接、短信通知都是封装好的sdk，直接调用就🉑（大厂是这样的，都是复用之前写好的….）腾讯产出也很简单，用ai润色了一下，把产出大概写上了（很多都是dw，后面会删掉，这Ai 润色的太高大上了…..）而且个人在大模型时代热潮的冲击下，也有想要尝试学习和接触AI大模型的想法，萌生了考研的想法（30%的意愿吧），当然也了解并不是读了研就能搞算法，但感觉研究生的选择相对来说还是更多一些。所以有必要读研，选择更多一些呢？不知道大家对于大模型LLM发展与就业场景、大模型时代下开发未来发展前景（总有感觉会被替代，至少会被疯狂冲）想法如何，希望可以一块交流一下二、问题1️⃣我想着1月份还需要再找一段吗？有同学说质量+时长最重要，有同学说3个月+段数最重要…但感觉有些拿到ssp的确实段数非常多…1. 1月份找一段，再沉淀一段2.直接实习到明年暑期开，边实习边沉淀，暑期开了投递2️⃣顺便咨询一下大佬们的学习建议1.拓展一下技术栈，尝试学习Ai agent类似的热门方向2.尝试搞一下开源3.多读后端技术文章，一直强化八股4.学习国外公开课，做lab projs3️⃣简历修改建议个人觉得有一些产出包的过于夸张，希望大佬指正修改4️⃣就业 or 考研如上