同花顺agent开发二面分享-27实习

面试很难,还是要多多练习,感觉自己说不明白业务逻辑
项目拷打(约30min
1.梳理xx广告效果引擎的整体业务链路。
2.离线缓存层构建:正排数据如何转化为倒排数据?
3.离线缓存层构建:为什么不用Java原生的BitSet?
4.序列化与反序列化优化:为了避免直接反序列化极其庞大的大对象,采取了什么设计方案?
5.分布式调度设计:如何对千万级广告库(如1024个slot)进行分片处理并实现横向扩容?
6.分布式调度设计:Worker定期向Manager发心跳并延长令牌时间,如果Manager挂了怎么办?
7.网络协议定制(数据播发项目):基于TCP通信,如何设计协议来解决粘包和拆包问题?

场景设计题(约10min)
场景背景:股票搜索功能,拥有几十万条股票代码。用户会通过输入股票代码(如300033)、名称(如腾讯)或拼音首字母(如tx)进行搜索。要求支持全匹配、中匹配、后匹配,且全匹配优先级最高,对响应速度要求极高。
1.这种高并发场景下,数据存储载体应该怎么选?回答内存介质加字典树
2.快速搜索的底层算法应该怎么做?
3.针对中文汉字特别多的情况,Trie字典树应该怎么建?
4.Trie树做全匹配没问题,那如何基于树结构实现中匹配?

AI应用与工具拓展交流(约10min)
日常写代码时,自己手写和大模型生成的比例大概是多少?个人的AI辅助开发工作流是怎样的?
有没有了解或跑过类似 OpenHands (类Devin的自动编程Agent)这类开源项目?
在大模型应用中,Skills 和 MCP (Model Context Protocol) 有什么区别?
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发布于 今天 11:26 广东

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04-24 18:13
南京大学 Java
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昨天 18:51
已编辑
华东师范大学 算法工程师
暑期实习从2月开始投,面了两个月,流程该挂的都挂完了,腾讯字节一共号称是1.7w个hc,不知道都发给谁了,估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿,没进面。携程:3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面(hr面)4.14 英语测评4.23 offer(已拒)腾讯:2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面(挂)3.11 teg一面3.21 teg二面(取消)3.31 teg一面4.10 teg二面(挂)4.21 wxg一面4.24 wxg二面(挂)字节:1.28 aml约面(取消)3.17 火山一面(挂)4.8 aml一面(挂)4.20 抖音data一面(挂)阿里:3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面(取消)4.15 淘天hr面4.16 淘天offer(已接)4.21 高德一面(取消)4.22 淘宝闪购一面(取消)面试最大的感触是,现在撞上ai转型,一堆老业务急着转向,新业务非常不成熟,研究型的组bar非常高根本进不去,业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活,面试却又要问算法,另外agent的落地也远没有那么广,绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag,其余少部分真的在搭agent的,基本不能在线上服务用什么很智能的模型,现阶段成本太高,进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底,除了业务场景的应用和数据经验以外,技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好,之前判断失误了完全没投,秋招不知道还进不进得去。
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大愣子衰哥:老哥,是正式还是实习
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