09-23 携程宣讲会-北京专场

1、HR介绍携程业务与企业价值观
keypoint:
- 居家办公试点中
- 开发紧缺简历的岗位:前端、后端、数开、逆向对抗(存疑简历筛选很久了
- 有一些人才项目,英语好的也可以去试试

2、携程金融部门-前端大佬介绍
keypoint:
- 携程北京所主要业务是金融
- 对应试者的考察角度:基础知识、逻辑推理能力、沟通理解能力(聪明)、热情与ownership

3、携程大酒店-后端大佬介绍
keypoint:
- 对应试者的建议:
1)注重沟通:理解清楚再回答,注意面试官给的小提示(面试官提出的问题已经问过几百个人了,他们的提示很重要)
2)项目介绍有逻辑:what、why、how、exit、criteria
3)八股文:面试官说到某个知识点,如果自己的简历中写了相关的,要快速反应过来,不能只停留在吟唱阶段
4)coding:更注重基本功,不会考诸如环形链表入口那种只有见过才知道怎么做的
5)think out loud:(有点记不得了

4、其他场外信息
keypoint:
- 不参加宣讲会也ok的,还是要在线上投递,为了公平,不会说看到简历优秀就立刻发面邀
- 走的时候看了一眼HR收到的简历,大概有 5cm 厚。不敢想象这只是北京专场一场收到的简历!简历库得有多少啊!
全部评论
想起来了,think out loud是说不要在脑子中做题,而是要说出来。比如做算法题时,先花一两分钟思考,然后和面试官说具体思路,最后再写代码。不然吭哧吭哧写一大堆,ac了还好,没ac的话,面试官也不知道你的逻辑思考能力怎么样,也不知道你思考到哪一步了,更别说给提示了。
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发布于 09-24 19:03 北京

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A面 33min一、项目与实习经历自我介绍实习相关问题七八个二、前端基础与编程能力forEach 循环中能否使用 break?如果不能,如何提前退出?在 forEach 循环中使用 await,循环是否会等待异步操作?对于大数据集(如10万条),哪种循环方式性能最优?为什么?for 循环和 map 循环有什么区别?1 + "1" - 1 的输出结果是什么?是否使用过 TypeScript?与 JavaScript 的主要区别是什么?TypeScript 有哪些面向对象的特性?三、计算机网络TCP 为什么需要三次握手?如果第三次握手的 ACK 丢失,如何补偿?具体重传机制是什么?四、手撕(只说了思路,没真写代码)在一个万级乱序整数数组中,如何高效找到中位数?如何在不使用额外存储空间的情况下,将英文句子倒序(单词顺序倒序,单词本身不倒)?在一个1到N的乱序数组中,N未知,有重复和缺失的数字,如何找出所有缺失数字?要求时间 O(n),空间 O(1)。五、个人与岗位匹配你是什么时候开始接触前端的?为什么选择前端方向?哪些方面吸引你?你认为自己哪些特质适合前端岗位?忘记反问base和部门就跑了😅因为沉迷丝之歌一直没准备秋招,本来不打算参加携程线下面试,但是hr强烈推荐线下,线下通过率会高一些,并且优先发线下offer,剩余hc再线上,所以还是来了,只仓促背了一天半八股,基本没怎么刷题,想被狠狠挂掉督促自己学习()秋招首战,第一次参加线下面试,因为基本没怎么准备,抱着完蛋了来都来了要吃回本的心情,很松弛地爽爽吃,轻松上阵。面试官很和善,其实很多八股都没回答上来,滑跪很快,放线上面试估计要完蛋,线下还是很善良地过了。面试流程如图1,由于牛客活动,所以B面另起一篇看首页
发面经攒人品
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09-16 15:48
已编辑
四平职业大学 Java
无手撕,30mins左右。【面试问题】1. 🧑‍💻 请先自我介绍一下。2. 🔍 做服务时为何选择 LlamaIndex?是否调研过其他技术?3. 📚 还了解哪些相关技术4. 🧠 对 RAG 有何深入认识?5. 📄 切片(chunking)的原理是什么?6. 🧰 技术栈用过哪些语言(C/C++、Python、Go)?7. 🚀 Go 的 goroutine 与传统线程的区别是什么?8. 🔄 goroutine 的并发控制怎么做?如何等待全部结束?9. 🐳 Docker 镜像三层叠加(A 层 1 MB → B 层改 1.5 MB → C 层删除文件)后最终镜像大小是多少?10. 🗂️ 容器启动后在 C 层还能否看到被删除的 A 层文件?底层是否仍存在?11. 🧹 有哪些手段可减小最终镜像体积?(multi-stage 了解吗?)12. ☸️ 对 Kubernetes 的核心概念与组件了解多少?16. 🤖 描述 LLM、Agent、MCP 之间的关系。17. 🛠️ 是否亲手写过 Agent 或 MCP?请举例说明实现过程。场景题:13. 🖥️ 1 万台机器偶发 IO 飙高,如何定位任意时间点、任意进程的 IO 贡献?最后反问业务,面试官人非常好,非常友善,很详细的介绍了部门的情况,分享给大家。部门主要分三大块:大数据,云计算,AI Coding。大数据不谈。云计算又分上层和底层:- 上层先做“应用交付”,也就是传统部署的升级版。最早用虚拟机,资源利用率太低,现在全面换成 Kubernetes + Docker 容器化。有了容器,交付模式就变了:需求管理:企业开发不能随手写代码,得先提需求、审批、测试,全流程我们管。代码仓库:GitHub 或内部 GitLab,也是我们维护。CI/CD:以前用虚拟机构建,现在容器化,任务跑完立即释放 Pod,一天并发十几万。装包→单测→API 测试→打镜像→安全扫描→发布,每一环都是 CI 的一部分。Code Review:合并前必须过评审。CD 交付:最核心。前面就算出错也不会让站点崩溃,CD 必须保证高可用、多集群、容灾、流量无损。我们用 Kubernetes Operator 做滚动发布:5 台机器先拉 1 台做灰度,人工验证没问题再逐步扩,数据中心级别也是逐点发布。- 说完上层,再说底层:资源利用率:让一台 Node 跑更多 Pod,省的就是真金白银。混部:CI 任务结束后立即销毁 Pod,把资源立刻让给别人,进一步提高利用率。调度、监控等组件。AI Coding 部门:目标是用户提需求 + MCP 框架 + 中间件 → 自动生成代码,大幅缩短交付周期AI Code Review:用大模型 + Agent 扫描漏洞、给出优化点智能排障:AI 自动定位、修复单测失败等问题
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