字节跳动也不错

面试时间：3.9部门：数据平台自我介绍第一段实习拷打：整体介绍一下第一段百度实习的产出实习中针对图片生成效果的评测标准是什么，如何构建评测集？讲解一下测试过程中比较典型的badcase。做测试基建时，你主要负责的功能有哪些？讲解一下agent skill针对ui自动化的实现细节。skill执行结果的执行量和通过率是多少？执行过程中的报错和执行被打断如何处理？前端跳转不同页面之后，如何确保测试的连贯性和结果准确性，上下文衔接如何做的？这部分被狠狠拷打了接近20分钟第二段实习拷打：简单讲解一下这个后端项目的实习内容编写邮件模块时用到的设计模式讲解一下。策略模式具体实现细节。为什么想到从开发转测开，...

感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习生成式推荐1.介绍一下 RQVAE 算法，落地过程中遇到了什么问题？（自己做的项目哪来落地，笑）2.第一层 code book 的初始化你是怎么做的？3.code book 的大小和层数你是怎么设计的？4.RQVAE 训练过程中，损失函数的构成？训练中的 loss 曲线、AUC 这类指标大概是什么水平？5.有没有调过码本初始化、相关超参，这些参数调整对模型效果的影响是什么？SFT&GRPO 算法细节提问1.你项目里提到了 SFT 和 GRPO 算法，分别讲一下这两部分你是怎么设计和计算的？2.在推荐任务上，你的 SFT 的 label 是怎么设计的？对应的 loss 函数是怎么设计的？3.详细讲一下 GRPO 算法的核心逻辑？相对于 PPO，核心优化了哪个部分？优化带来的效果是什么样的？PPO 的优势函数，对 GRPO 有影响吗？group 代表了什么？它是想替换原来 PPO 里面优势函数里的什么价值？代码考核 & 专业背景提问1.单词拆分这道题，先说说解题想法，然后写一下代码？2.最长回文子串这道题，简单说一下思路，然后写一下代码？

考察点：分布式数据库特有问题的处理能力。参考答案：定义：数据分布不均，导致部分DN存储数据量远大于其他DN，造成单点瓶颈发现方法：sql解决方案：更换分布键：选择区分度更高的列，如用user_id替代city复合分布键：组合多个字段，如(city, user_id)加盐（Salting）：在分布键后加随机数，打散热点数据调整分片数：扩容增加分片，重分布数据

我感觉我春招还是有收获的，边投边面试，收割了好几个offer，对于一些需要的技术我这边都掌握了，面试感觉也比较顺，有了几个offer，可惜我这边目前已经有好的了，最终还是不去了