offer帮选 字节 VS 京东

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目前拿到两个暑期实习的Offer,都是后端开发:

1、京东零售-平台产品与研发中心-本地生活服务,base北京,业务面试官说主要设计订单、售后、商家的这些线和模块,大概率是订单相关的,说的不是很具体。

2、字节跳动-Tiktok-隐私和数据保护办公室,base上海,很多产品都在走国际化出海路线,不同国家和地区对于数据隐私的法律法规差异极大,进去主要是开发平台和工具前置检测和预防这些违规风险。

因为字节转正率很低(虽然HR画饼说有50%左右),京东转正率偏高一点,本人主要纠结是选京东做兄弟然后转正概率高一点有保底,还是选字节的title、有一段字节的实习秋招会更好一点,但是字节这个业务是不是有点偏冷门了?然后就是这两个实习的业务方面,哪一个对能力以及自身的成长比较有帮助和提升,不想进去做一些dirty work,这样秋招也有好的产出可以讲。想问问大家这两个offer更推荐去哪个呢?谢谢!!
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base北京,发面经攒人品~~~1. 自我介绍2. 你在金山做的项目,用户量多大3. 你做过的功能,在性能方面有做过什么评估吗4. 压过哪些接口?大概用的资源以及它的压测的量级是多大?5. 营销方面的东西,你在项目中有没有哪些内容需要合规?就是一些安全以及法务,或者说其他这种流程上的一些要求6. 金山这个项目涉及到的只是虚拟资产吗?有没有其他的一些跟实际资产有关系的内容?(第三方支付这块不是我做的)7. 你这个游戏相关,黑产方面有没有什么,是怎么解决的?8. 你怎么理解协程的?9. 用协程时要注意什么?10. 一般在接口调用并发上也会用协程,那我如果是并发去处理这些功能,我需要最后等待他都完成,那我都需要用到哪些东西?11. 你怎么理解golang的接口?12. golang的内存有关注过吗?13. 这两份实习工作接触过一些容器化的东西吧?14. 普罗米修斯用过吗?15. 你一般用它什么类型的数据啊?16. 你这两份实习的数据量有多大?17. 我有一个查询语句,它里面的条件会比较全一些,比如说 where group by order by  limit 这些,就一个比较完整的一个查询语句。 MySQL 在执行这个查询语句的时候,它的执行顺序是什么样?18. where 和 having 的区别是什么19. MySQL表里两个字段类型分别是int(10)和int(11),有什么区别?20. MySQL表里两个字段类型分别是char(10)和char(11),有什么区别?1. 补空格是补左边还是右边?21. 刚才你说你数据量其实不是太大,就这些表做过性能分析吗?22. Redis 的持久化的机制是什么?1. 它俩有什么区别?23. 消息队列用的什么(公司用的Kafka,我学的RabbitMQ,面试官没追问了)24. Git 如果合错了分支,我一个没开发完的分支,我失误合到了 master 上。已经已经合完了,我怎么去恢复它?1. 我回答用git cherry-pick,面试官问:你 master 的数据怎么去回滚呢?2. 我回答用git reset,面试官问:我 reset 之后,对我当前的分支,比如说我现在在工作分支,如果再去后续的开发,再去往 master 去合的话,会有什么问题吗?3. 我回答有合并冲突,面试官问:为什么会有冲突(这块有点晕,只记得这些命令,好久没用了,具体忘记在哪个场景用的,乱答....)25. AI Coding的占比?26. 你怎么去判定 AI 给你写的代码质量呢27. MySQL 的间隙锁是什么意思?28. ai coding 的时候并没有按照你的方向去做,或者说出现一些幻觉啊,实际在 review 的时候。大部分代码或者是大部分功能确实是不可用的,就是出了一些严重的问题。但是呢,如果重写的话,那可能时间上不够。如果出现这种情况的话,你会怎么去处理的?29. 无论去哪个公司做什么工作,其实可能大部分时间是一些已有的项目。其实全新的项目也不多,所以呢,它会有一些技术债务,或者说已有的一些功能实现,它有的很可能时间不长。比如说你做的游戏那个,它可能虽然没上线的,但是可能开始的时间也不长。还有一种可能就好几年的项目,就正常运行。如果是类似这种已有的项目。你需要去维护,或者说你的工作是基于这些去做开发的话,你是有一个什么样的方案去实施?反问:1. 表现和学习建议在AI方面的经验比较丰富,学的go的时间短一些,一些经验方面会欠缺一些,别的还好2. 部门的业务业务中台,邮件系统、客服系统、素材、账号3. 一共几轮面试算上hr,一共两到三轮4. 反问面试官怎么看待八股5. 反问面试官怎么解决MQ消息堆积面试官说:消息的话,更看重它的效率,以及尽量减少业务的流程中的一些阻塞问题,不需要同步处理的内容都扔到队列里去。消息积压的话,你需要结合具体场景,先分析它为什么会挤压,挤压的话是量或者说生产者那边的数据太多了,这种多是不是正常的,是不是符合预期的。既然进队列的话,意味着对于它的时效性是有一定容忍度的,我不需要像MySQL那种马上去处理或者响应。我们这边的做法比较简单粗暴,就是横向加队列,就是尽量加快它的消费速度。但是也有一些要注意的问题,因为你增加的队列,所以需要考虑下游的压力能不能支撑住,所以这个问题的解决关键并不在于你的积压上,而是在于你的压力传导会有多大的影响。
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