高德大模型算法日常实习一面凉经

也是之前面的，秒挂1. 自我介绍2. 询问项目是练手项目还是实验室项目3. 问为什么要做红包项目4. 延时队列是怎么实现的5. 优惠券分发任务执行到一半失败了怎么办6. 秒杀业务链路拷打7. 秒杀业务有压力测试过吗？8. 智能巡检怎么定位问题（当时没经验，项目介绍的不好，直接开始八股盛宴了）9. 数组和链表的区别，线程安全的数组10. map放元素的流程，线程安全的map，实现时怎么加锁的11. 线程池的执行流程、拒绝策略12. synchronized和reentrantlock的区别，怎么用，怎么实现13. mysql索引结构，怎么查询14. 联合索引，索引是怎么存储数据的15. 什么是索引下推16. mysql事务的隔离级别17. 可重复读怎么实现的，是否可以解决幻读18. redis的底层结构是什么（不是某个数据结构，是redis本身），为什么可以快速定位19. zset底层实现20. redis缓存淘汰策略，如何定位设置了ttl的key21. redis哨兵机制22. 缓存三剑客23. 反问无手撕

最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 10 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 快手｜AI应用开发｜一面日期：2026-05-07关键词：快手面经难度：5 星标签：技术面 / 有代码题技术栈：Agent、Multi-Agent、MCP、Skill、Function Call、上下文工程、上下文压缩、短期记忆面经总结本场一面重点深挖AI Agent应用能力，尤其是多智能体、工具调用、上下文压缩与记忆架构设计，并考察了一道经典算法题。高频问题【Agent与工具调用】介绍多智能体范式以及各自优缺点。【Agent与工具调用】聊聊你对MCP的理解。【Agent与工具调用】是否了解Skill，介...

50min，过，这一面压力最大，面试官打断次数多。因为我的简历里有科研经历，所以问了很多偏理论和架构的问题，甚至涉及后端和算法。建议准备好自己的科研项目，能用通俗的语言解释清楚复杂的算法概念。介绍项目平台和算法细节请详细解释（算法）引擎因果推断与Transformer模型的差异在哪里时序数据输入输出如何理解上下文算法的优劣势及适用场景在工程项目中遇到的最大挑战如何设计端到端的数据聚合优化方案是否了解前后端优化手段如缓存和并发计算ECharts数据聚合的实现方式前端团队技术栈的看法未来发展方向是前端还是前端+AIJS是单线程的，如果要处理比较重的后台任务或者网络请求，它是怎么弄的？了解浏览器的缓存机制吗浏览器本地存储一般用在哪样的一些场景是否写过Python？了解Python中的协程概念吗如何用Agent模式实现图片定位代码Agent模式的底层实现逻辑无手撕，算法回答得乱七八糟

26硕士校招业务和基模offer求帮选求建议：文心一言算法工程师 vs 高德数据业务中心，怎么选？百度文心后训练方向算法一组，大模型通用场景能力的提升，主要是文本后训练，包括：mid-tran/SFT/RL 数据建设，RL训练、通用专精模型训练等工作，除了（Code、Agent 、DeepSearch以外的），应该参与下一版本发板，11-9，说是团队氛围很好，忙的时候十点，平时比较随意，T4职级。高德数据业务中心大模型应用，动态/poi方向的，新整合的部门，感觉mt人特别好，做智能审核agent方向，类似于风控，负责垂类后训练，早10晚9，mt说很多人接近九点就收拾东西跑路了，周五六点下班。p5。总包差不多，高德感觉氛围好，能直面业务，属于晋升比较快的新部门，但是技术氛围确实没那么强，文心算法一组技术氛围应该没问题，算法一组感觉技术深度也很不错。博主bg挺一般的，论文很杂，也没独立一作a，共一和合作论文比较多。本人其实希望北京卷个三四年跑路南方，百度和高德都没有相关的支持，到时候都得跳槽