快手实习 推荐算法 二面

整体面试还是不错的，发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.多场景建模了解3.针对MMOoE的负迁移和跷跷板问题，提出了什么模型？哪家公司提出的？4.有一篇引用量最高的 STAR模型，了解吗？5.讲讲专家极化问题怎么解决？6.会不会写spark？7.懂不懂hdfs（分布式）？统计基础1.假设检验的实际问题2.中心极限定理3.辛普森悖论手撕代码1.二分查找

3.5一面 一、 项目1. 简单介绍一下这个系统的知识库问答架构，从文档入库到最后回答的完整链路是怎样的？2. 向量检索用的是什么索引类型？3. 在召回之后有没有做重排（Rerank）之类的操作？4. 你知识库的准确率和召回率是怎么评估的？5. Spring AI Alibaba 的 Function Calling 是怎么实现的？模型如何决定调用哪个工具？6. 如果工具调用失败了，你们设计了什么处理机制？7. Execute Plan 模式具体是怎么实现的？8. 平时哪种模型用的比较多？9. 平时编码时会用哪些模型？10. 在选择向量数据库时，有没有看过其他的（如 ES、Milvus 以外的选择）？它们之间的区别你大概有概念吗？11. 在写 Prompt的时候，你有哪些实践经验或设计原则？12. Graph Rag / Agentic Rag了解过吗13. 在秒杀下单中，Lua 脚本具体做了什么？为什么要用 Lua，而不是分开执行多条指令？14. 这个项目你自己做过压测吗？15. 对系统能扛住的流量（QPS）有没有具体的概念？16. 对于什么时候该上缓存、什么时候该上本地缓存，你大概的概念是什么二、 Java 基础1. 线程池的核心参数有哪些？2. 线程池内部的具体工作流程是怎样的？3. 核心线程数和最大线程数一般怎么确定/计算？三、 场景题1. 你觉得目前 RAG（检索增强生成）最大的瓶颈是什么？2. 假设要给电商平台搭建一个百万/千万级的商品知识库问答系统，你会怎么设计？3. 针对商品信息（如价格、描述）可能被商家动态更新的情况，你的知识库设计需要考虑什么？四、手撕：二叉树的层序遍历反问面试表现，面试官当场告知通过

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.rope应该加在哪里2.kvcache怎么加3.dropout在哪4.mask怎么加5.实验室项目怎么做的，还可以和什么baseline对比6.业务场景题:针对业务需求怎么构建数据集7.手撕mha

1. tcp协议三次握手四次挥手详细讲解2. 是否可以两次握手？如果两次握手会出现什么问题？挥手中的time_waitting状态等待多久？为什么等待2msl？3. http各个版本解决了什么问题？4. http与https的详细讲解？为什么需要https？防止什么？5. 进程与线程详解？ 操作系统分配资源的最小单位？ cpu调度最小单位？6. 集合常见的方法？包？jdk自带的包是否了解？7. 数组与链表？什么场景使用什么数据结构？8. hashmap的put原理？源代码？红黑树什么时候转化成链表？ Hashmap的扩容为什么2的幂？为什么转化红黑树？为什么链表长度8是临界值？9. SQL调优：怎么定位慢sql？怎么优化？怎么避免？10. 虚拟线程与协程详解？11. skills、mcp、rules的用法、什么时候加载？哪些好用的skills？平时怎么使用AI的？12. 算法题： 合并有序数组