字节实习 推荐算法 一面 55min

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论,信息共享
1. 项目拷打
2. 实习拷打
3. 问了多任务模型,mmoe,ple都分别介绍下,各自做了哪些优化,有什么作用
4. 广告系统和推荐系统的异同点
5. 投放链路:召回粗排精排重排流程以及常见算法
6. 分类和回归任务的关系,可否相互转化?
7. DIN模型介绍下
8. 常见的损失函数有哪些
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10. 手撕代码:给n对括号,输出所有排
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03-21 15:07
已编辑
西安电子科技大学 Java
感谢沉默王二,星球的八股和项目帮助我顺利拿下offer!向牛牛们安利,性价比无敌。面经分享:五面腾讯,实习提前批1.15 pcg一面 非常抽象,全程共享屏幕看我的项目代码,现场进行增加功能,最后idea手写2个线程池,进行通信1.20 pcg二面 也非常抽象,中间共享屏幕,画kafka集群架构,边画边讲解,各个环节出问题怎么应对。 共享屏幕去github看mysql源码,让我讲。聊了特别多人生观,价值观,学习方式等等 最后让我写了一个比较简单的算法题,全程100分钟。提前批1.27一面 同事1.聊聊spring cloud体系2.spring mvc的流程3.分布式锁的实现方式,还有什么其他的实现方式4.直接写过原生lua脚本吗5.秒杀系统,怎么实现的?流量怎么控制的6.kafka兜底这一块怎么实现7.幂等表具体怎么实现的8.kafka发送数据写任务表,是发送前写还是发送后写9.怎么保证消息一定发送成功10.哪里用到了分布式事务11.java线程池,线程池参数12.你项目中哪里用了?怎么设置参数的,依据是什么13.聊聊threadlocal(我结合项目,顺便聊到了inheritablethreadlocal,transmittablethreadlocal)14.threadlocal存在的问题,原因15.spring事务,失效的情况,事务传播16.项目中ai这一块怎么实现的17.ai驱动项目,ai干活18.git这一块,了解吗,常见命令19.tcp和udp20.tcp握手可以是两次吗,四次吗?21.数据库底层结构22.sql比较慢,怎么处理?算法: 最小覆盖子串1.28二面 +11.数据一致性这一块,你怎么处理的?2.缓存失效,有哪些失效策略?3.频繁应用的数据,怎么处理4.分布式事务的实现方式5.多线程的任务,怎么实现线程间的通信?6.分布式锁,技术选型7.Redisson可重入基层怎么实现的?8.分布式锁过程中宕机了怎么办?9.没有超过过期时间,中间CPU没有运行,怎么样提高效率?10.那这个线程恢复后,还能重入吗?11.分享一下你另外一个项目12.ai助手使用了什么框架?算法 实现内存级缓存,要求可以根据时间自动过期后续就是聊性格,生活还有考研等等2.3三面 +2主要是围绕我的动机和实习时长来挖坑,看我怎么应对和对于实习的态度。询问了项目是商业化还是练手项目技术方面:1.ai现在这么火,你怎么去应对的?了解多少2.尝试过ai编程吗,具体怎么做的3.利用ai的时候,团队协作,编码有固定的格式,该怎么办?4.rag召回,有哪些算法?5.脑筋急转弯,3l水 5l水问题6.秒杀逻辑,防止超卖的核心逻辑7.核心业务失败,怎么办?8.加锁了,并发性能怎么保证呢9.商品库存信息,怎么存放的10.支付失败的话,直接更新缓存吗?高并发情况下,会有什么问题呢11.如果是淘宝这种量级,库存出现数据不一致怎么办,怎么恢复数据12.单线程保证线程安全,有哪些方式?13.为什么要用双重检查模式14.为什么学java15.现在ai这么火,但是你的ai经验比较弱,这是为什么?为什么没有主动去补一下2.4hr 电话面hr小姐姐,态度很好,介绍业务,薪资,跟我说拉我进群。电话结束就加了微信,说offer2到3个工作日发下来#校招阿里云消息团队。团队目前负责阿里云上多款云产品,包括MQ云服务(RocketMQ/RabbitMQ/MNS)、物联网消息平台(MQTT)、事件流平台(Kafka、Confluent、SQL流计算)、数据集成(EventBridge)和分析平台(EventHouse)的研发。目前产品线已服务十万级客户规模,十亿级市场规模,是国内乃至全球规模最大的云消息、事件流服务之一。除此以外,阿里云消息团队也是Apache RocketMQ的创始团队,2016年将消息技术内核RocketMQ捐赠给Apache基金会,持续在社区主导Apache RocketMQ的技术架构演进和日常运营。目前Apache RocketMQ已经成为消息领域的事实标准,有十多家云厂商提供RocketMQ商业化服务,在行业也屡获殊荣。团队在消息领域积累了数十篇专利,3篇国际顶会论文,多次深度参与信通院消息标准的编写和制定。目前AI时代已来,我们正在引领新一代AI MQ技术,为AI Agent提供事件驱动架构基础设施和实时AI Context服务,覆盖AI原生应用架构和一站式Agentic数据分析的场景,欢迎师弟师妹们加入。云产品由团队开源的 RocketMQ内推码:X9KKK1
如何让HR爱上我:项目都是编的,屏幕共享跟恐怖故事似的
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泥给路哒油:真的不行了,以后趋势就是没有前后端职位之分了,我现在就是什么都干,有了ai就能干全栈,md年初目送一大堆同事毕业
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