美团后端暑期记录(已offer)

Timeline

4.5 笔试

4.8 一面 (一面完第二天约了二面)

4.10 二面

4.16 没oc直接offer

一面(1h35min)

笔试做的不好,没想到约面了

先拷打实习:

  1. 实习经历里提到了排行榜功能用Kafka同步mysql的数据到ES。
  2. 讲一讲为什么用Kafka,在这个业务场景下有什么优势
  3. 当时ES集群是怎么配置的
  4. 为什么用ES而不是Redis zset
  5. mysql和es的数据一致性怎么考虑的,数据不一致的时候业务层怎么处理
  6. 实习经历里提到了用redis做缓存,拷打redis
  7. 缓存key怎么设计的,在设置TTL的时候有什么考量
  8. 调用了一个第三方服务,这个第三方服务如果超时、宕机,你的服务会怎么应对
  9. redis八股(Redis为什么这么快、持久化策略、底层数据结构、缓存击穿/穿透/雪崩分别是什么以及怎么应对)
  10. 根据实习经历出了道场景题:有两个服务A和B,服务A调用服务B,B服务现在有两个接口,一个读主库,一个读从库,现在怎么设计业务逻辑让B根据不一样的数据分流请求到这两个接口且服务A对此无感知,需要考虑哪些因素
  11. golang RWMutex底层原理

接着拷打八股:

  1. 计网:
  2. 我们都知道TCP通过三次握手建立连接,那如果我们不按规范,请问客户端最快在哪次握手的时候就可以发送消息?
  3. 我们现在通过视频面试,你觉得底层用的是什么协议?如果要设计一个一方掉线可以重连的平台,你会怎么设计?
  4. TCP连接双方如果都不发送消息,你觉得会发生什么,连接会断开吗?
  5. 讲一下TCP keepalive和HTTP keepalive的区别
  6. 还问了很多零零碎碎的,记不清了...
  7. MySQL
  8. 建立索引和使用索引的时候,需要做哪些考量?
  9. 给了一个sql语句,分析走什么索引(考察索引覆盖、最左匹配原则)
  10. 怎么分析一个sql语句的成本,explain之后怎么看
  11. 哪些情况会导致不走索引
  12. select ... for update会带来哪些问题
  13. Golang
  14. 就问了个垃圾回收

最后两道算法题:

  1. 最小的k个数
  2. 最长不重复子序列
  3. 衍生地聊了下golang和java原生sort函数的底层用的都是什么排序算法,为什么

面试官给出的面评挺好的,希望能进二面

二面(1h)

一位女面试官,很温柔但技术能力很强,全程0八股,各种业务场景、架构设计的拷打,几乎每个问题都是“如果让你重新设计,你会........"

问了下未来的规划,为什么想去香港读研

问了下大模型应用相关,问了解过什么相关技术吗(我说了MCP),然后问知道Agent和workflow的区别吗

说一下你最近一次看官方文档或者看源码来解决问题的经历(说了下Linux中的shared mount)

然后手撕LRU

最后问了下我觉得自己的优势和不足

全部评论
二面完中间有回人才库吗?
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发布于 05-19 10:07 北京
请问手撕是acm模式还是核心代码模式呀
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发布于 05-15 12:34 上海
有打算去吗 同go 刚刚约了二面
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发布于 05-09 15:20 广东
佬,约二面了吗
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发布于 04-10 12:05 广东
佬面的是哪个部门啊
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发布于 04-09 11:05 陕西
嗨,有兴趣来华为终端BG实习吗 核心支付业务
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发布于 04-08 21:53 山东

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一面11.101.拷打实习,因为我课题组做cv相关,一直在拷打cv这块,但我很菜,也没有好好准备,答得很不好2.有了解过大模型吗? 回答平常工作会用到,没深入了解过3.那介绍下transformer原理吧 (….人傻了.)大概拷打半小时4.来做个算法题吧:二叉树叶节点的第二高度刚开始用层序,问可以做到常数空间复杂度吗,回答回溯+两个变量记录高度。面试官说可以,不用写了5.线程池原理6.mysql行锁和表锁,什么时候会用到表锁7.java代码从编写到运行整个运转过程(jvm)8.乐观锁和悲观锁反问:面试表现和这个岗位对应的工作回答:整体还可以,工程化对细节了解的不够。部门主要做tob相关的系统,也有大模型这些。二面 11.141.自我介绍2.你简历有用到cv这一块,面的是java后端开发,那你对未来职业有什么明确的规划吗3.了解过机器学习、深度学习、强化学习这方面吗4.了解大模型幻觉问题吗,有哪些解决手段呢5.你说到联网搜索,那你知道联网搜索是怎么实现的吗6.大模型token大小怎么做限制7.RAG了解吗8.介绍下你的实习项目(cv),项目是怎么实现的,会遇到哪些问题,涉及到哪些深度学习的点?9.对于模型训练来说,训练集构建是一个很关键的问题,你觉得该怎么构建数据集呢10.样本中的坏样本怎么发现,怎么剔除?反问 面试评价,说跟经历部门挺契合的无手撕,无八股,没问java项目,30分钟结束总结一下 这个部门走的不是传统开发,我投的java开发,面试问的全是大模型,准备的几个java项目完全没问不过也可以了,未来开发肯定是往agent开发方向走的,愿意去体验一下,也是读研以来第一个实习
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一、手撕和八股1. 手撕岛屿数量,秒了2. Transformer 中 Attention 的本质是什么?你能从数学角度简要解释一下吗?3. 在 Agent 多轮对话任务中,你觉得 Attention 的局限性体现在哪些方面?4. 简要介绍一下 SFT的核心流程,以及数据集的构建策略,SFT之后常见的 Post-Training 还有哪些?它们之间的目的有何区别?5.  什么是 RAG,它是怎么提升生成质量的?与传统检索 + 模型生成的流程有何不同?你是如何评估一个RAG系统是否work的?6. PPO 和 DPO 在大模型对齐中的主要区别是什么?DPO 训练通常有哪些注意事项?用过GRPO么?二、简历1. 你在提到过 Modular Agent,你能讲讲它是如何实现多步规划的吗?2. 你提到了多个工具调用链路,调度策略是如何设计的?是否有异常 fallback 策略?3. 你构建的 Agent 评估体系包括哪些维度?如何衡量 planning 能力 vs hallucination rate?4. 你还微调过Qwen,选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的?5. Prompt 自动推荐模块用了哪些优化策略?有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式?三、业务场景相关相关假如一个 Agent 推理链路包含 3 个工具 + 高频请求,系统整体延迟较高,你会如何优化?
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