27暑期腾讯大模型算法二面 1h

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.为什么用lora？为什么Lora训练效率更高？3.怎么考虑类别不平衡问题的？有没有自动化解决类别平衡问题的方法？4.讲讲bert的原理和训练方法5.让你来做刷单套现这种交易类风控，你会怎么做？选特征到建模手撕：SQL：找每个用户最新一次登录用的设备的utdid算法：子集

继续来分享下最近的面经~1. 实习拷打2. 你做的RAG知识库，具体业务场景是什么？整体是怎么搭建起来的？3. 项目一开始存在大事务问题，这个问题具体怎么优化的？4. 这个知识库支持什么内容形态？只有图文吗？图片是怎么处理的？5. 知识库面向的业务是什么？图文混合内容是怎么存储和还原的？6. 知识库更新怎么做？怎么保证内容实时保鲜？7. 这个项目里你遇到过哪些挑战和技术卡点？8. 向量库选型时考虑过哪些方案？为什么最终选择Milvus？抛开公司基建，会从哪些维度选型？9. 简历里提到吞吐、检索性能有提升，提升具体来自哪里？你做了哪些优化动作？10. 当前链路访问量、文档量级、线上运行情况如何？灰度切量到什么程度了？11. 线上有没有完整监控？链路出问题如何及时发现告警？12. 灰度切流过程中实际暴露过哪些线上问题？怎么解决的？13. 你最近参与的个人用户向、AI Coding 相关产品，目前做到什么阶段？你负责哪部分？14. 在这些项目中，你个人最大的技术收获是什么？15. 你理解Milvus底层原理，这些原理在实际落地中怎么指导你的技术决策？16. ES深翻页问题有没有遇到过？背后原理和瓶颈怎么理解？17. 有没有做过高并发场景？大促、秒杀这类高并发场景一般怎么设计处理？18. 平时开发会用设计模式吗？在实际项目里是怎么落地使用的？

现在开始投暑假的日常实习会不会有些晚了😖，暑假不想被学院强制安排低质实习，紧赶慢赶赶出来的内容，还有苍穹外卖就只是实现要不要包装啊，会不会被笑话😰

四月份现状🌚四月份累积面了19场，boss沟通1000+，能投了大厂都投了，不过只有手子 中移动和字节给了面试机会，估计hc都让给暑期实习了(ps：掌上先机、字节和中移动在入职后才约面🌝)最终还是没有选择长沙的安逸，去了深圳且容我再沉淀沉淀---今年的体感是ai/agent应用开发岗位相比去年明显增多，vibe coding写入岗位介绍，中小厂全栈开发或全栈发展的比例相比去年明显增多不过Java后端的岗位依旧是不少的，不要被网上的负面情绪影响了前进的脚步​​