A 抖音主页推荐-偏策略算法优点：字节平台更大，基建更成熟，抖音作为字节目前核心业务，业务稳定；公司福利待遇好，薪资第一梯队。缺点：策略算法相对更偏业务，技术偏弱？产品已在较高水位，线上难做出较大收益，LR产出较难；工作强度也属于第一梯队；内部人员竞争激烈，赛马抢活等，容易心累。B 小红书社区推荐-偏模型算法优点：小红书推荐核心部门，业务稳定，且近两年增长势头很猛；薪资第一梯队水平；模型组技术强，接触前沿技术，生成式推荐等。缺点：目前xhs平台相对不是大厂；业务上升期，工作强度极大；据说员工跳槽频繁（待不够7个月，不知真假），稳定性较差？试用期卡人，对校招生不那么友好？兄弟们怎么选

1.AI相关的一些基础知识 简单介绍一下，向量的概念2.做一个大模型，要做哪些相关的工作，比如搭建一个大模型核心难点在哪里3.项目哪块比较复杂，复杂在什么地方，怎么解决4.雪花算法原理，snowid特性，有什么好处，会耗尽吗5.缓存穿透解决方案，缓存与DB不一致解决6.CRUD 哪些是幂等，如何保证幂等性7.往RDS一直插入数据，会发生什么情况8.线程池处理任务流程，参数设置9.消息积压问题，如何从系统层面优化(限流有损)避免这种问题发生10.消费顺序问题11.jvm OOM排查12.jvm里面有哪些部分组成13.输入网址 经过哪些过程14.怎么理解spring

1.实习介绍2.论文介绍3.mplug介绍4.few-shot和lora的区别5.模态怎么对齐6.QKV计算7.怎么分布式计算的8.微调的loss函数怎么选择9.手撕：输出数组里和为6的数pair

部分问题有点记不到了，之前面试的，感觉应该是不契合（也有可能菜），一个后端AI开发岗一面（65min）1.自我介绍2.实习项目拷打（30min）3.Redis数据结构底层及使用场景4.分布式锁八股5.redis过期删除6.Cow原理及使用7.java基础集合作用/底层8.场景题：设计一个简单登录系统，Token刷新，过期时间考虑....9.手撕：手写hashmap总结：一面很简单，完全不压力二面（60min）1.自我介绍2.实习拷打（20min）3.大模型执行流程4.rag的原理和流程，项目如何使用5.mcp概念，交互类型，项目设计6.不同向量数据库如何选型7.workflow设计8.提示词工程如何使用9.手撕lru缓存，秒吃10.反问总结：发挥还行，感觉不太契合，反问说想招一些有大模型调优，强化学习等了解或实践能力的同学隔天挂～