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✅一面：HR小姐姐面试HR小姐姐面试就是问一些基本情况整体聊天氛围还是很轻松。主要围绕着三个点：①自身情况。（包括从聊天中了解性格，成长，经历以及自己遇事的处理方法）②浅挖简历。基本上都是按照简历一项一项问，但不会很刁钻，都是浅问一下，没有专业性的问题。但一定要对自己的简历非常的熟悉。③可能其他方面就是简单聊聊，不需要太紧张，放平心态就行。✅二面：试业务总监面试业务总监的话就显得严肃很多，但聊着聊着感觉整体氛围也是比较轻松的。问了很多问题，主要都是深挖简历去问。①首先是两分钟的自我介绍。②询问我在校的学习情况以及习惯（因为我的成绩在校比较优秀，主要是考察我的自学能力，面试官业务观很重视这一块可以强调自己的自学能力）③你觉得对于这个岗位你有什么优势和劣势？（优势和劣势就结合自己的简历自由发挥啦～）④为什么会选择深圳而不是广州？⑤对于亚马逊运营有什么看法？（这个需要宝贝们自己去网页搜索一下相关的标准回答～）⑥为什么会选择亚马逊这个平台？你对他的了解有多少？（主要还是考察对电商这一块自己的理解）内推码：DZJFXUJ内推链接：https://lanhevip.jobs.feishu.cn/s/iPt9WagU

赴日IT黄金机会🌈应往届生可培养，大手企业正社员🎈:本人才项目立足上海，以促进中日人才互动及经济合作、解决应往届生就业问题为载体，与东京和大坂本土软件行业协会签订大事记备忘录。ZF下属项目，对过程和结果负责，跳过修士和派遣的过渡，也无需派遣，直签大手企业或日本本土企业(根据个人能力分配不同企业)🔍赴日IT现状分析🎈🌟职业稳定性强，终身雇佣制传统至今依然存在🌟我们这边的IT行业对员工的技能和学历要求通常较高，但日本的IT行业入职门槛相对较低。🌟很多IT从业者最初并非专业出身，而是从其他领域转行而来，也有不少文科背景的从业者。🌟只要掌握一定的技术基础和日语口语能力，去日本从事IT工作并没有太大阻碍。🌟对于那些难以找到合适工作的IT从业者来说，赴日可能是一个更好的选择。——1.项目背景🌈:中日ZF合作，针对应届生、往届生就业难题，定向集训培养并输送人才。经过培养学习以及日企面试后直签合同（非派遣），以人文技术签证赴日。欢迎线上或线下实地参观考察。2.新人待遇🌈：新人起薪35万左右日元每月(全包)3.定向培养🌈🌈:需要在上海统一线下集训IT、日语、商务礼仪等等，周期2—3个月。4.参与条件🌈:本科及以上学历，应届生和往届生25周岁及以下(条件优秀放宽至28岁，26届毕业可明年再dd)计算机类或日语专业优先(日语n2及以上或it技术基础好不限专业)日本工作   计算机专业  日语  n1  应届生  赴日IT    待业  毕业生出路   应届生求职  毕业生就业  出国工作 待业 高度人才永驻  求职招聘  海归求职 日语N1 日企面试  转码  计算机专业就业  日专生  失业

腾讯后台开发面经-暑期实习基本情况面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。* 网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。* 编程语言：Golang协程、Context实现原理。* 消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。* 数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。* 缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。* 项目经验：Job调度优化、导出性能优化。* 算法：回文链表。问题记录1. 自我介绍* 简洁明了，突出技术栈和项目经验。2. HTTPS的原理* HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。* 面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）3. TCP的粘包、拆包* 粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。* 拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。* 解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。4. Golang协程* 协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。* 对比线程：协程更高效，适合高并发场景。5. Context实现原理* Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。* 实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。6. Kafka消息重复消费* 原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。* 解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。7. 消费者组管理* 多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。* 避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。8. 延迟调用API* 使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。9. MySQL底层数据结构* InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。* 优势：查询效率高，支持高并发。10. 慢查询优化* 方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。11. Redis vs 本地缓存* Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。* 本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。12. 本地缓存固定实例访问* 使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。13. 缓存和数据库一致性* 方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。14. MySQL提升吞吐量* 方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。15. Job调度优化* 通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟* 并行处理。* 减少数据库查询次数。* 使用缓存* 流式导出等等。17. 流式导出什么意思* 边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。18. 算法题：回文链表* 思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。* 实现：手写代码，注意下边界条件。内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw评论区可以留下姓名缩写加岗位，方便后台查看是否内推成功

基本情况 面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。* 网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。* 编程语言：Golang协程、Context实现原理。* 消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。* 数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。* 缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。* 项目经验：Job调度优化、导出性能优化。* 算法：回文链表。问题记录1. 自我介绍* 简洁明了，突出技术栈和项目经验。2. HTTPS的原理* HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。* 面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）3. TCP的粘包、拆包* 粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。* 拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。* 解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。4. Golang协程* 协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。* 对比线程：协程更高效，适合高并发场景。5. Context实现原理* Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。* 实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。6. Kafka消息重复消费* 原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。* 解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。7. 消费者组管理* 多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。* 避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。8. 延迟调用API* 使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。9. MySQL底层数据结构* InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。* 优势：查询效率高，支持高并发。10. 慢查询优化* 方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。11. Redis vs 本地缓存* Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。* 本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。12. 本地缓存固定实例访问* 使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。13. 缓存和数据库一致性* 方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。14. MySQL提升吞吐量* 方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。15. Job调度优化* 通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟* 并行处理。* 减少数据库查询次数。* 使用缓存* 流式导出等等。17. 流式导出什么意思* 边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。18. 算法题：回文链表* 思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。* 实现：手写代码，注意下边界条件。内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw评论区可以留下姓名缩写加岗位，方便后台查看是否内推成功

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2026届研发秋招【正式批】已启动！！内推团队将优先面试，优先分配；多内推多面试噢～【拼多多集团-PDD校园招聘】内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad?t=QJ4GiRNH6A，内推码：QJ4GiRNH6A。期待你的加入！我们一起，无拼不青春！（通过此链接投递计入内推，内推简历优先筛选~）内推部门：【商业化部门】搜索/推荐/广告方向，公司最核心的团队之一，技术有深度，业务有意思有挑战，hc充足！内推对象：社招：工作1～3年，校招：需要2026届应届毕业生（毕业时间2025年9月-2026年8月）内推时间：即日起至2026年6月30日内推岗位：技术岗（算法工程师、服务端研发工程师、安全工程师、数据分析师、web前端研发工程师、客户端研发工程师）以及非技术岗 可通过链接查看具体岗位详情💻 工作强度：日常11-11-6  周五可以早点下班  中午和晚上各休息两小时左右  也可以早来早走 人际关系简单 很少开会 专注做自己的事情就好🏝 周边环境：周围就是几个大商场 生活交通都很便利，不想吃公司的工作餐，楼下也有很多好吃的，紧邻中山公园/静安寺/衡山路 4站直通虹桥枢纽/南京路 吃喝玩乐超便利🎉 团建/日常福利： 公司提供一日三餐+夜宵 每天都提供水果和饮料  晚上十点以后打车报销打车费  一年大概两次团建 团建活动也很丰富 吃大餐 迪士尼游玩 等等简历投递方式：校招生可以直接通过内推链接投递简历，社招可以私信我帮忙投递简历，可以全程跟进招聘进度，我自己在多多工作五年多了 一直在搜推部门，有任何疑问欢迎私信～【特别提醒】1）正式批投递进面试的话，会优先安排正式批的内推团队面试，相当于内推团队有一次刷新的机会（增加面试的秘诀[羡慕][羡慕]）；2）提前批已经在面试中的同学，建议先继续面完等结果再看是否有必要投递正式批岗位；3）正式批需要重新笔试，技术笔试成绩不共享；#内推

【拼多多集团-PDD校园招聘】内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad?t=Gmjo8GF44g，内推码：Gmjo8GF44g。期待你的加入！我们一起，无拼不青春！（通过此链接投递计入内推，内推简历优先筛选~）

目前已有去字节（包括Tiktok国际化），腾讯，小红书，小米，快手，美团，科大讯飞，莉莉丝，绿盟 的铁子了26或者27，28都欢迎，可以进来聊聊学习路线或者面试经验等等，不定期也有q友做技术分享，不乱狗叫😡活动：1. 大厂HR直推，会和HC较多部门的HR联系，简历直发HR2. 内推机会多多，平时有日常实习的组内直推3. 年后会邀请在职2-3年的正职技术岗、4年经验技术转产品的前辈做经验分享4. 不定时的技术交流分享，可以天南海北唠嗑，也能琢磨新兴技术5. 寒假逆袭打卡计划

基本情况 面试全程拷打了1.5个小时，基本网络、数据库、缓存、消息队列、算法都问到了。问题范围广，整体难度算适中，重点考察的是基础知识和实际问题的解决能力。* 网络：HTTPS原理、TCP粘包/拆包。* 编程语言：Golang协程、Context实现原理。* 消息队列：Kafka消息重复消费、消费者组管理。* 数据库：MySQL底层数据结构、慢查询优化、吞吐量提升。* 缓存：Redis vs 本地缓存、缓存一致性、本地缓存固定实例访问。* 项目经验：Job调度优化、导出性能优化。* 算法：回文链表。问题记录1. 自我介绍* 简洁明了，突出技术栈和项目经验。2. HTTPS的原理* HTTPS = HTTP + SSL/TLS，通过非对称加密交换对称密钥，后续通信使用对称加密。* 面试官可能会追问：为什么需要非对称加密？（因为对称加密的密钥传输不安全balabala）3. TCP的粘包、拆包* 粘包：TCP是字节流协议，消息边界不清晰，多个消息可能粘在一起。* 拆包：一个消息可能被拆成多个包传输。* 解决方法：固定长度、分隔符、消息头声明长度等等。4. Golang协程* 协程优势：轻量级、上下文切换快、由用户态调度。* 对比线程：协程更高效，适合高并发场景。5. Context实现原理* Context用于控制Goroutine的生命周期，传递请求范围的值。* 实现原理：通过树形结构管理Goroutine的取消信号和超时控制。6. Kafka消息重复消费* 原因：消费者提交offset失败、分区重平衡、消费者重启。* 解决方法：幂等消费、事务消息、去重表。7. 消费者组管理* 多个消费者在一个消费组中，Kafka会将分区分配给消费者。* 避免重复消费：确保每个分区只被一个消费者消费。8. 延迟调用API* 使用消息队列（如RabbitMQ的延迟队列）或定时任务（如Cron）实现。9. MySQL底层数据结构* InnoDB：B+树索引，支持事务、行级锁、外键。* 优势：查询效率高，支持高并发。10. 慢查询优化* 方法：加索引、优化SQL、分库分表、缓存热点数据。11. Redis vs 本地缓存* Redis：分布式缓存，数据共享，适合大规模系统。* 本地缓存：速度快，但数据不共享，适合单机场景。12. 本地缓存固定实例访问* 使用一致性哈希或固定路由策略，确保请求总是访问同一个实例。13. 缓存和数据库一致性* 方法：先更新数据库，再删除缓存（Cache Aside Pattern）或延迟双删，能分析出各自的优缺点更好。14. MySQL提升吞吐量* 方法：读写分离、分库分表、优化索引、使用连接池。15. Job调度优化* 通过调整调度策略（如优先级调度、批量处理）提升系统性能，和操作系统很相关。16. 导出性能优化，如何从30分钟优化到3分钟* 并行处理。* 减少数据库查询次数。* 使用缓存* 流式导出等等。17. 流式导出什么意思* 边查询边导出，减少内存占用，提升响应速度。18. 算法题：回文链表* 思路：力扣原题，快慢指针找到中点，反转后半部分，比较前后两部分是否相同。* 实现：手写代码，注意下边界条件。内推链接：https://join.qq.com/resume.html?k=ANQI6RfQ3rhPS2dpyIkeSw评论区可以留下姓名缩写加岗位，方便后台查看是否内推成功