虾皮前端面经，摘自优秀牛友拷打项目穿插八股父子之间传信(喝咖啡喝多了 脑子一片空白)所有不同hook的用法 Fiber (背的很熟)减少Dom的渲染方法 (背了一堆, 只记得useMemo, 真该死啊)手写,最长有效括号模拟url的并发请求, (在面试官的提醒下, 写完了)反问: 校招对应届生的要求面试官: 很好, 虽然一直卡壳, 但是一直在提醒我, 从薪资待遇上来说，Shopee在国内应该算得上Top级别，比肩BAT，技术算法应届生一般base在20-35k之间，可能会有部分的股票，总包大致在30-50w之间。对于产品/数据分析来说，base一般在18-27k之间。配上15天的年假，和五险一...

原来感觉美团一面回答还可以的，大部分都回答出来了，但已经快三天没消息了，今天实在忍不住，主动发短信问面试官，结果担心的事还是发生了，还是挂了，希望明天进人才库很快就有人捞我今晚回来马上继续怒投6家公司

组长突然一个微信发过来，说遇见我的网友了。然后我跑去群里面一问，果然是网友哈哈哈哈，算不算当场背调。直接比hr更快通知群友面试通过。世界好小

项目介绍，面试官应该不太懂，没咋问。最后问的八股。大模型怎么做推荐？说了一个web agent的训练方式，面试官好像不太感冒。怎么判断一个模型的 embedding 好还是不好？我说计算不同类别数据之前的距离，同类更近、异类更远。如果模型的训练 loss 不下降，有哪几种情况会导致？数据不干净，学习率太小，如果你从头搭一个网络训练模型，可能会遇到哪些情况？如何保证稳定训练？最后写一个快排。然后问我有没有职业规划，具体想做什么？