秋招的意难平—快手。七战快手，三次流程二面挂

上周五面了快手的日常实习，给hr发邮件没回我。主包相信，3天不联系肯定就是挂了，但是没有收到拒信，由于是在招聘软件投的，看不到流程是否结束，如果有hr能帮我看看最好啦！

1.介绍一下项目以及项目中用到的一些大数据组件2.HDFS的文件存储格式有哪些?3.MapReduce过程，MapTask和ReduceTask个数怎么确定?4.MapReduce阶段哪些因素会影响性能?5.Flink和Spark Streaming的区别是什么?6.Kafka的消息传递机制是怎样的?7.大数据处理中的一致性、可靠性、可用性如何权衡?8.数据仓库和数据湖的区别是什么?9.Hive和传统数据库的区别?10.Spark如何进行数据倾斜的优化?

1. 介绍了自己的课题，如果使用vlm来做，可以做吗，任务怎么迁移（开始聊天并引导），SFT应该怎么做2. vlm的架构了解吗，qwen3-vl的论文有没有看过3. agent训练的结果是如何评估的4. RFT的数据如何获得，轨迹数据的评估清洗能否用llm提效5. 课程学习是怎么做的，有没有对比使用课程学习和不使用的结果6. 在当前scaling law的背景下，你觉得课程学习还有必要吗，为什么7. Adam对比SGD改善的地方8. 训练环境稳定性，做了哪些工作，问了下可优化的地方9. 八股：位置编码+ layer Norm10. 有没有跟一些最新的paper面试官非常好，会主动引导思考