滴滴 前端实习二面 g

简历是四月2日投的，上周打电话约面，池子这么大吗？一、项目相关：1. 介绍一下你的项目（项目来源、核心功能）2. 项目里你觉得最有收获、相对复杂的功能点是什么？3. SSE 流式输出是怎么实现的？二、八股相关：1. JS 是单线程语言，介绍一下事件循环机制？2. 常见的宏任务和微任务分别有哪些？3. 浏览器事件循环和 Node.js 事件循环有什么区别？4. 什么是执行上下文、执行栈？（这我真懵了，面后搜了下稀土吓哭了...）5. 什么是变量提升？变量提升的优缺点是什么？6. JS 如何实现继承？介绍原型和原型链？7. JS 数据类型有哪些？基本类型和引用类型区别？8. 什么是浅拷贝、深拷贝？深拷贝常用方法有哪些？9. HTTP1.0 / 1.1 / 2.0 区别是什么？10. Node.js 如何操作文件（读文件、写文件）11. 简述React 的虚拟 DOM Diff 算法原理三、算法1. 数组中除了一个数字只出现一次，其他都出现三次，找出这个数字。已挂求捞好吗，唉还是得接着沉淀，好累啊...

面试时间：4.24下午6点55 时长23min今天中午接到的面试短信，说实话我根本没想过能够过tme的二面，因为我二面面的太烂了，可能是运气好吧，也可能是tme在养鱼排序吧，不管了，希望能过吧，感觉tme很喜欢问性能指标之类或者比较偏的知识点，我对这方面本身就不怎么熟，挂了也能接受吧1. 介绍一下项目里你觉得最有难度的点是什么（依旧虚拟列表）2. 你平常学习前端开发主要是自学，还是参加培训3. 你有做过自己的开源项目或者参与过开源项目研发吗4. 讲一下你后台管理系统里大文件分片上传的完整流程5. 计算文件 hash 本身是强 IO 操作，可能会导致卡顿，你会怎么优化6. 如果想在 Web 里嵌入 C++ 的逻辑，一般会用什么方式7. 你了解 WebAssembly 吗8. 你接触过 C++ 或端侧 App 开发吗9. 如果让你实现一个快速排序，你会怎么做10. Web 端常见的持久化机制有哪些11. TCP 和 UDP 有什么区别12. HTTP/1.1 和 HTTP/2 的区别是什么13. HTTP/2 和 HTTP/3 的区别是什么14. Web 上实现动画一般有哪几种方式15. 你了解 Canvas 吗16. 你对 Web 性能指标了解多少17. 如果要评价一个页面快不快、用户体验好不好，你会看哪些指标18. 如果发现页面性能有问题，你一般会从哪些方向分析19. 你实际项目里有遇到过性能问题吗，怎么解决的20. 反问

面试时间：4.20下午3点 时长1h50min面试官很友善，绝大部分时间都花在vibecoding上面了，时长挺虚的，但是感觉vibecoding的不好，大概率挂了，但是学到了很多，无手撕1. 自我介绍2. 介绍一下你项目中的虚拟列表功能3. 为什么要使用虚拟列表4. 了解过Vue开源虚拟滚动组件吗5. 窗口缩放导致高度变化，高度缓存表如何处理6. 用什么API和事件测量元素高度7. vibecoding：移动端小游戏适配到桌面端正常游玩（可以使用ai）8. 什么是事件冒泡和事件捕获9. 数组和链表的区别10. JS数组底层是数组还是链表11. 浏览器计时器适合用什么数据结构12. 最小堆是什么、底层如何实现13. requestAnimationFrame是什么、作用14. 大模型输出快慢对RAF的优劣势15. 如何平衡RAF在不同输出频率下的表现16. Vue nextTick是什么、作用17. 如何结合nextTick优化流式渲染18. 如何解决Markdown渲染抖动19. 增量渲染能否解决抖动20. JS垃圾回收机制21. 反问

背景： 本人西北大学软件工程专业大二，投递/被邀请的是腾讯云智相关产品实习岗位，方向和音视频 PaaS、实时互动、云产品相关。之前没有大厂实习经历，主要准备内容是自己的 AI 学习导航系统项目，以及腾讯云 TRTC、IM、PaaS、实时音视频的一些基础理解。这次是二面，结果暂时等待通知。整体体验比较好，面试官追问比较深入，不是压力面，更像围绕项目、AI趋势和岗位匹配度做讨论。一、开场和自我介绍开头先做了环境调试，确认收音和画面。之后是自我介绍。我主要介绍了自己的专业背景：软件工程大二，平时对技术和人文学科结合比较感兴趣，所以不只关注纯开发，也会关注产品、用户、技术趋势这些问题。然后解释了为什么会接受腾讯云产品岗的面试：一方面是对云产品和音视频方向感兴趣，另一方面也觉得实时互动和多模态 AI 的发展有连接点。二、项目深挖：AI学习导航系统这一部分是面试重点。我讲的是自己做的 AI 学习导航系统。项目背景是：很多大学生使用大模型时，只是把它当作搜索引擎，没有真正利用大模型做学习过程中的认知辅助。所以我希望做一个不是单纯聊天框的系统，而是通过学习流程和提示词脚手架，引导用户完成学习任务。我讲了系统的五阶段流程：目标输入学情诊断个性化规划任务执行总结报告任务执行阶段又拆成四步：结构建立知识理解费曼输出反思总结技术实现方面，我提到前端用 Vue，后端主要调用 DeepSeek、Claude、GPT-4 等模型 API，项目部署在云服务器上。这个地方没有展开太多技术细节，因为面试官更关注产品逻辑和问题价值。面试官主要追问：1. 这个项目解决的核心问题是什么？2. 为什么用户需要这样的学习流程？3. 它和普通 AI 聊天工具有什么区别？4. 用户反馈有没有做？5. 项目目前还有哪些不足？我的感受是，产品岗讲项目时，不能只说“我做了什么功能”，一定要讲清楚“为什么要做这个功能”。尤其是没有实习经历的同学，自己的项目就是最重要的证明材料。三、AI编程和教育方向讨论面试中还聊到了 AI 编程对教育的影响。我表达的观点是：未来很多细碎的工程实现会被 AI 降低门槛，比如普通接口、页面、项目脚手架等。但计算机基础不会因此变得不重要，反而会更重要。因为 AI 能生成代码之后，人更需要判断代码是否正确、系统是否合理、问题核心在哪里。面试官追问了一个问题：如果 AI 生成的代码有深层漏洞，仅靠基础知识能否 Review 出来？我回答的大意是：不能完全依赖基础知识，也不能完全依赖 AI。未来更可能是人和 AI 协同排查，人负责抓核心矛盾和判断方向，AI 辅助定位和解释细节。四、大模型幻觉相关问题面试官问到了大模型幻觉的问题。我提到了两个比较常见的方向：RAG，也就是检索增强生成提示词约束，通过结构化 Prompt 降低模型乱答概率面试官又补充了一种更严谨的方向，大概是通过数学证明、可验证代码、形式化方法来解决幻觉问题。这个地方我没有答得特别深入，但感觉面试官也不是要求我完全掌握，而是看我有没有基本认知，以及能不能接住进一步讨论。五、英语能力和信息获取面试官问了英语能力。我说四级 600 左右，六级 460 左右，六级没有专门备考。平时会用 Grok、英文搜索、YouTube 技术视频获取海外 AI 和技术动态。这个地方建议大家不要只说“我英语还可以”，最好补一句你平时怎么用英语获取信息，会更有说服力。六、职业规划和实习时间面试官问了职业规划。我说自己目前还在考研和就业之间摇摆，但越来越倾向于进入企业解决真实问题，尤其是 AI 应用、云产品、音视频基础设施这类方向。同时也说明了自己可以协调学校课程，保证每周 4 天左右的实习时间。七、对腾讯云音视频方向的理解我提到自己比较关注 TRTC 和 IM。我的理解是，音视频不只是直播、会议这些单点场景，它可能会成为未来多模态 AI 应用的重要基础设施。因为人最自然的交互方式不是文字，而是声音、画面、表情和实时上下文。未来 AI 如果进入教育、会议、客服、办公协作等场景，实时音视频能力会非常关键。这个观点面试官没有明显否定，后续也围绕实时互动行业认知给了我一些建议。八、反问环节我主要问了：后续流程大概有几轮作为候选人，后续应该重点提升哪些能力面试官反馈大概是，日常实习生流程可能比正式招聘短一些，后续建议重点深化实时互动行业认知，同时处理好学业和实习时间。九、个人复盘答得比较好的地方：1. AI 学习导航系统这个项目讲得比较完整，能说明背景、流程和设计逻辑。2. 能把自己的项目和 AI、教育、产品能力联系起来。3. 对音视频和多模态 AI 的连接有自己的理解。4. 面试过程中没有完全背答案，整体比较像真实讨论。不足的地方：1. 用户反馈不够结构化，项目还缺少更真实的数据验证。2. 对音视频 PaaS 的行业理解还比较浅，准备时间短。3. 大模型幻觉相关问题只答到了 RAG 和 Prompt，更深的形式化验证、可验证代码等方向了解不够。4. 职业规划还可以更坚定一些，不要显得太摇摆。十、给类似同学的建议如果你也是低年级、没有实习经历，但想面产品岗，我觉得最重要的是准备好一个能讲深的项目。不要只背产品八股，也不要只堆技术名词。面试官真正会追问的是：你为什么做这个项目？你看到了什么问题？你怎么拆解？你怎么判断有效？你后面准备怎么迭代？低年级不是完全劣势。只要能体现快速学习能力、结构化表达能力、项目思考深度和对行业的兴趣，还是有机会把面试聊起来的。目前结果等待通知，后续有进展再更新。