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门头沟学院 Java
发布于广东
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@三石大数据:
25届的同学们开始找实习了吗|大厂|实习经验分享
大家觉得实习重要吗?先给出个人的见解,实习真的很重要,如果你不是985、211,那么实习经历将会是进入大厂的唯一优势我今天主要会从三个方面来和大家分享一下如何收割大厂实习offer1.我的实习经历为什么先介绍一下自己的实习经历呢?因为如果我都没有拿过大厂的实习offer,我怎么能教大家如何收割大厂offer我是从202112月开始找实习(2023年毕业),共拿到了6个实习offer,去过其中3家实习,分别是滴滴、字节、蚂蚁,话不多说,直接上图ps:个人学历是双非硕,但是因为有过三段非常不错的实习经历,在秋招中也就特别顺利,拿到了一些offer,这里就不一一列举了,等大家准备秋招的时候再进行分享~~~ 2.收割大厂实习offer的方法论找实习的时候,其实不会特别看重你是否曾经有过实习经历,所以他们重点看的是什么呢?第一、框架原理说起来很牛逼,其实这部分的核心是熟练掌握八股文(大数据面试笔记V5.0 https://www.nowcoder.com/discuss/500412002142003200?sourceSSR=users),比如MapReduce框架的读写原理,这个很难吗?我相信大数据的同学们应该都可以回答这个问题,只是说回答的好与不好,完整与不完整的区别,恰恰就是这些细节可能会让你错失offer。我为什么说掌握框架原理就是掌握八股文?应该会有些同学不太赞同,可能会认为框架原理就等同于底层源码,其实我们的八股文不就是来源于前辈们看过常见面试考点的底层源码的总结吗,如果你有时间或者有能力去学习源码,然后自己总结,这个当然是最牛逼的。当然,源码一点也不用看吗?no!必须看,但是可以选择常问的一些点看,比如Spark的shuffle源码,如果面试官问你的源码你没有看过,你就这样告诉他:这个源码我确实没看过,但是我看过xxx的源码。大家可能又会说,你说的轻巧,站着说话不腰疼,怎么去熟练掌握八股文?因为自己去总结的话效率会比较低,并且总结的也不会很全,所以我建议是去网上找一份前辈们总结的八股文(可以不是我的,但是一定要高质量的),然后根据这个去查漏补缺,比如你碰见一个知识点不会,那么你就去网上找一些知识点相关的详细资料去学。熟练到什么程度?那就是可以非常自然的背出答案!!!第二、算法能力大家应该都听说过,算法题大厂必考,但是大数据的朋友们会有疑问,我们都是去公司写SQL,会不会考算法题呢?yes!我面试的大厂90%都考过算法题,一轮面试大概就一道算法题和一道SQL题。如何提高算法能力呢?刷题!!!刷题!!!刷题!!!建议从现在起,每天至少3道算法题ps:力扣和剑指offer都挺不错的第三、沟通能力大家不要被吓到,是不是要像那些上台演讲的同学一样有才华,脱口而出全是诗歌文言文,其实并不用。沟通主要体现在和面试官的交流中,跟面试官的对话首先一定要让面试官很舒服,给大家几点建议吧第一、不要连续说出我不会这样类似的话,不会就给我编,本身问题就没有标准答案第二、回答问题逻辑一定要清晰,如果答案很长,建议结构化三点论,因为多数公司都会对员工进行培训一门课,叫做结构化表达,这样才能和面试官产生共鸣第二、不要跟面试官犟嘴,心中铭记他说的都是对的(真的会遇到很菜的面试官)第三、跟HR的交流也很重要,既要真诚,也不要过于真诚,既要虚伪,也不要过于虚伪3.如何让实习的价值最大化我相信很多刚去实习的同学们,心里会有巨大的落差,在学校学了那么多技能,面试也问了那么多,啥Hadoop、Spark、Flink,结果在公司天天写SQL,号称SQL boy/girl如何破圈?如何打破SQL boy/girl的称号?千万不要局限于每天写SQL,如今大模型发展迅猛,技术渐渐会被替代,这里的替代并不是说以后不需要我们去开发了,只是说开发的难度降低了,很多东西大模型会给我们提供一个代码初稿,我们只需要修修补补即可完成功能上线。从数仓的角度来看,目前chatgpt已经可以帮助写一些复杂的SQL了,唯一的缺点是无法结合我们的业务场景去实现SQL。那么这个缺点就是我们可以发挥作用的点,数仓一定要比业务更懂业务(某位大佬说的),这样才能发挥我们的价值,不知道有没有人会觉得大模型可以完全理解我们的业务,把我们替代掉。做过业务的同学应该会知道这个一定是不现实的,互联网业务十分复杂,并且变化极快。还有没有其他点可以发挥的呢?yes!数仓建模能力,这一点一定是结合真实企业架构和真实数据的建模经验,不是简简单单的方法论,刚实习的同学可能没有机会接触到这些,往往就是开发一些需求指标,那么就需要自己主动去学习前辈们的建模经验,多和前辈们去沟通,即便自己没做过,学到了等于做过了(面试大胆说自己做的)总结:不仅要找到大厂实习,而且要让实习价值最大化
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05-03 18:43
哈尔滨工业大学 后端工程师
京东物流java一面面经
项目挑一个讲?这个项目里大部分是大模型,工程上的有讲一下吗?有用到 Agent 吗?Agent 和传统大模型有什么区别?工作记忆了解吗?向量数据库和传统数据库区别是什么?从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢?你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的?你的项目如果对标京东、阿里的话,有没有了解到现在成熟的方案?比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么?什么场景用向量数据库?向量数据库在 AI 里的核心作用在哪?向量数据库开源的有哪些? 在毕设过程中,有哪些方案是做过技术调研的?做过压测吗?2000 QPS 的瓶颈在哪里?怎么优化?压测的时候什么指标达到了...
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04-28 21:09
上海理工大学 售前技术工程师
26应届依旧0offer
蚌住了,沉淀三个月 收到的面试反而更少了,大部分做完了测试就了无音讯,大模型应用,产品,AIGC,甚至售前工程师我也愿意做啊!这个时代怎么了?为何不愿意接受双非生😭
没有实习经历,还有机会进...
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04-02 12:33
中国矿业大学 Java
快手一面
面试官史上无敌温柔,也很专业,之前面字节都给我面到怀疑人生了,面经不分先后,不完整相互介绍聊聊项目秒杀券怎么实现分布式锁,可重入,锁超时消息队列的消息挤压问题可以设置很多consumer吗消息队列怎么保证消息可靠redis的数据类型大key怎么解决,有什么危害多线程的并发工具有哪些concurrenthashmapunsafe了解吗算法:全排列mysql主键什么类型为什么自增索引的底层原理是什么自增除了方便索引还有什么用
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昨天 19:45
门头沟学院 Java
RAG
一、概述与全链路 RAG(检索增强生成):用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG(检索-拼接-生成)→ Advanced RAG(Query 改写、混合检索、Rerank)→ Modular RAG(可插拔模块、Agent 动态决策) 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成 二、文档处理(Chunking + Metadata) 切分策略 策略 ...
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