1️⃣霸王茶姬面经（hr面） “简单自我介绍一下” 我大概讲了专业成绩和获奖等，我特意提到了我在社团有过活动策划的经历 “嗯有过活动策划经历是吧，说一下你对最近的市场热点有关注吗” “你了解霸王茶姬吗？就你的了解说一下” “你知道我们最近做的活动吗？” “你觉得你的沟通能力怎么样” “你知道达人是什么吗” “你了解我们这个岗位吗” “你觉得以你的经历，能为这个岗位带来什么，你做这个岗位的优势是什么” “你从大学城到公司大概要多久” -反问环节 问了薪资和上下班时间之类的 2️⃣霸王茶姬复试面经（部门主管面） “简单介绍一下自己” “你觉得做一个活动策划最重要的是什么” “你想从我们这个实习中获...

最近也面了好几家公司字节-抖音研发：一面挂，脏面评了B站-直播测试：面试官觉得我服务端测试经验不足，半小时结束，手撕都没出百度acg质量部：面试官不开摄像头，一直盯着我那没意义的项目的一个点狠狠攻击，半小时结束，无手撕，应该是 kpi 面了快手-商业化：一面 50 分钟大部分在问实习，因为上一段实习和这个面试的很垂直，又问了一些数据库和 redis，消息队列的八股手撕：力扣 80 删除有序数组中的重复项当天晚上约二面隔一天二面：25 分钟问了实习，一道三数之和，反问后结束，面试官说会稍微看重一点代码能力半小时后 hr联系口头 offer，当天下午发 offer快手效率这一块因为快手这个业务组和我上一段实习，非常垂直，面试起来也比较得心应手吧，进度推的也很快最近期末周，又要复习，又要面试，回学校前，还在上班，这三个叠一起，真的感觉忙不过来了，再加上一开始的字节和 B 站秒挂，很大程度上给我了一些打击，不过好在挺了过来继续加油吧附：之前一直投快手，简历挂了两页

一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...