腾讯后端一面

csig 腾讯云 暑期一二面面经：一面 50min实习经历括号对是否合法反问二面 40min实现一个高并发高可用的消息队列来完成生产者消费者模型实习经历是的，你没看错。全程无八股。年前的字节、快手，到这次的藤子，一个八股都没问过。说实话有点不习惯，以前背得滚瓜烂熟的HashMap、线程池、JVM调优，一个都没用上。如果不涉密，我已经想开个班把实习经历卖出去了。目前的情况：腾讯、字节，两个应用部门都不问八股。下周准备挑战私募和创业厂，看看那边还背不背八股。---给正在准备面试的同学一点参考：1. 八股不是没用，但优先级在下降大厂应用部门更看重你实际做过什么、能不能讲清楚项目中的决策和踩坑。背题能过简历关，但过不了面试关。2. 实习经历是新的“八股”现在面试官喜欢问：“你当时为什么这么设计？”“有没有别的方案？”“如果流量翻十倍怎么办？”建议把实习中的每一个细节都准备好，尤其是矛盾点、取舍、复盘。3. 不同公司、不同部门差别很大有的组还喜欢拷打基础，有的组全程聊项目。面之前可以多看看该部门的面经风向，别只背通用八股。4. 如果遇到全程聊项目的面试官，恭喜你说明他真想看你能不能干活。这时候把项目讲得有逻辑、有数据、有反思，比背一百道题都管用。最后：不是八股彻底死了，而是面试正在变回“聊天”而不是“考试”。祝大家都能遇到聊得来的面试官。

1. 日常是怎么使用 AI 的答案：我日常使用 AI 更多是把它当成辅助工具，而不是直接替我完成开发。比如看不熟悉的库时，我会让它先帮我梳理接口使用方式；写代码前，也会让它给一个大致思路或伪代码，然后我自己再结合项目约束重写。如果是 C++ 代码，我会特别注意生命周期、边界条件、线程安全、异常路径这些问题，因为 AI 生成的代码经常在这些地方比较粗糙。所以我更倾向于用 AI 提高检索和理解效率，但最终代码还是要自己 review、编译、测试和压测。2. 你认为 AI 目前有什么问题答案：AI 最大的问题是它经常给出“看起来很合理”的答案，但不一定真的正确。尤其是 C++、操作系统、网络编程这类...

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.拷打自己的论文项目，会问很多细节的问题2.八股如下：1.RL训练中一般看什么参数2.reward hacking是什么，一般在参数中怎么体现3.PPO GRPO DPO 优势劣势 适用场景4.DPO 需不需要加KL5.rand7()怎么变成rand10() 拒绝采样

前端面试问题：1. 自我介绍2. 低代码平台Blocksuit方案，这个技术选型的逻辑3. 物料和数据源连接是用什么样的解决方案，还追了一下数据源的获取4. 团队规模，负责的具体内容，职责之类的5. 你认为前端工程化包括哪些方面？你具体做过哪些6. Git提交，你们有引入什么工具，检测方式来控制不规范提交7. 前端监控埋点方面有做过哪些吗8. 后面的职业规划9. 离职原因10. 排期和人手不够的情况，假设你作为leader，你怎么处理冲突？反问：1. 项目情况，技术栈2. 面试流程叠纸游戏26届春招+27届nova训练营3.4启动！叠纸游戏成立于2013年8月，是一家专注于内容创作的游戏公司。...