滴滴日常一面速通(附面筋,已OC)

我是滴孝子,我爱桔厂!
11.11boss投递
11.12约面
11.13一面
11.17oc
这个时间节点日常实习太少了,中小厂不要你,那几个大厂没实力不敢投,如果有实力还是建议早点投🐮爷爷们。boss沟通160+,要了十几份简历,就滴滴约面,果然还是大厂有格局,给了我处女面,可以双向奔赴啦。
接下来细嗦面试,不知道是不是我一进会议时开始试音顺便在那背项目描述被面试官听到了,基本不拷打项目,或者是项目太简单了没亮点,这里先说明下面试官人超好,不会也不用紧张。体验一波八股盛宴了,总时长55min。以下算是回忆版吧,但是也记住了七七八八。

1.Java面向对象了解吗,讲讲它的三大特性?
2.String、StringBuffer、StringBuilder三者有什么区别?
3.HashMap实现原理介绍一下,是线程安全的吗?
4.ConcurrentHashMap怎么实现的?
5.== 与 equals 有什么区别?
6.jvm是什么?
7.Java异常了解吗?
8.JVM的内存模型介绍一下?
9.java的gc 机制了解吗?判断垃圾的方法有哪些?
10.垃圾回收器有哪些?
11.G1回收器有什么特点?(忘)
12.Mysql中的索引是了解吗?为什么要采用这种数据结构?
13.讲讲索引的分类是什么?
14.什么场景下使用唯一索引?(不会)
15.索引失效有哪些?
16.事务的隔离级别有哪些?默认的是?
17.MVCC的实现原理是?(忘)
18.Redis为什么快?
19.Redis数据结构都有哪些,你在项目中如何使用的?
20.介绍一下Redis 内存淘汰策略?
21.介绍一下缓存雪崩,还有其他策略么?
22.消息队列了解吗?为什么使用RabbitMQ,使用消息队列是来干什么的?
23.开放题:当你发现接口调用慢时,你该怎么一步步进行排查?(我哪见过这阵仗,直接给我问宕机了,面试官开始引导)
手撕了一道LCR 016. 无重复字符的最长子串,紧张坏了有一处写错了没看出来,然后面试官说没事,讲解一下思路也行,讲到一半发现了,通过。
最后就说了一下我的情况,实习时长等等。反问了一下大概什么时候出结果,面试官说很快。然后就是焦急等待中。。。上官网时不时查一下进度,悄咪咪的说,查进度一天有限制,给我整上限了。我本来打算接着投了,结果在图书馆背八股的时候传来好消息,差点给我一蹦三尺高!!!感谢滴滴给我这次机会,感谢超级无敌好面试官和hr。期待入职中#日常实习##滴滴#
全部评论
咱俩好像面的一个部门,我挂了
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发布于 2025-11-18 17:33 浙江
oc了恭喜
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发布于 2025-11-18 21:04 浙江
居然只有一面吗
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发布于 2025-11-19 18:14 湖南
Redis 内存淘汰策略怎么回答的
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发布于 01-15 22:52 云南
礼貌问bg
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发布于 2025-12-28 14:28 江西
你这流程很快啊
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发布于 2025-12-07 00:45 北京
我也是dd 昨天面的今天收到oc了 只有一面有点害怕 而且我一面就不到30min
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发布于 2025-11-27 17:05 湖南
哪个部门呀
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发布于 2025-11-25 14:25 江西
滴滴22投0约面
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发布于 2025-11-20 23:05 北京
接好运
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发布于 2025-11-20 22:15 江苏
接好运
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发布于 2025-11-20 16:51 黑龙江
想请问方便透露一下一下大概八股回答上来了多少给的offer吗😍
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发布于 2025-11-19 22:37 吉林
接好运
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发布于 2025-11-19 19:18 安徽
接好运
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发布于 2025-11-19 18:15 湖南
只有一面
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发布于 2025-11-19 14:42 广东
打算来的话可以交流交流,我在🍊
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发布于 2025-11-19 10:20 北京
只有一面吗
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发布于 2025-11-19 09:53 北京
运气不错 很常规的八股
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发布于 2025-11-18 17:12 黑龙江
是网约车的效能平台那边的吗
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发布于 2025-11-18 15:15 福建

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今天是找实习的第五天,整体有意外也有收获,简单做个复盘。上午原本预约了搜狐的实习面试,可在面试开始前半小时,突然收到通知该岗位已经确定人选,面试直接取消,整个沟通流程比较仓促,体验感一般。下午重点参与了滴滴大模型 Agent 项目运营实习的面试,也和团队做了比较深入的沟通。该团队属于纯 AI 大模型算法方向,主要专注于算法应用落地,围绕人机协同、多智能体方向做优化,并不涉及大模型基座的研发工作。这个实习岗位没有转正名额,不过如果实习表现突出,能够获得团队内推机会。岗位比较看重候选人的责任心、数据敏感度,同时也要求具备主动学习能力,并且可以保证长期实习。日常工作主要负责大模型与 Agent 的运营测评、协助推进技术落地业务,还会辅助组织技术分享会,也有机会旁听学习。面试沟通整体很流畅,也能感受到这个岗位的竞争较为激烈,后续有较大概率进入下一流程。在和面试官交流的过程中,也清晰了自身在团队中的定位:作为衔接技术与业务的大模型落地数据运营角色,同时承担团队基础支撑工作。最后也整理了本次面试收获的核心知识点:1.多智能体:通过多个智能体分工配合,完成复杂任务,是当下大模型重要的应用方向2.人机协同:通过人工介入优化模型效果,让模型从基础可用走向优质好用3.工具调用准确率:评判大模型实际应用价值的关键衡量标准4.端到端:大模型实现从输入到输出的全流程自主处理,未来还可自主生成运营策略5.大模型基座:大模型的底层基础模型,该团队不负责底层研发相关工作
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