快手算法日常实习面经45min

1.你这个xx实习的项目能展开讲讲吗？你主要负责哪块？为什么是你来做这块？2.自动化评估体系这里能具体说说怎么评的吗？哪些维度3. 多维度自动化评估体系，那每一个维度是怎么做的？比如你说的关键词匹配和问答对，这个流程怎么构建的4.图表的准确性你怎么评估的？怎么从markdown和HTML 里提取对应图表并比对的？有没有一些异常case举个例子？5.用了playwright去截图，那遇到报错或者渲染失败怎么办6不同设备模块比如交换机、服务器，它们的字段特征都不一样，那你怎么做统一化训练7.那你这个知识图谱底层是用什么数据结构存的8.用的是PAI吗？那有没有对比过比如说 igraph或者图数据库像GraphScope这些之间有啥区别9有没有用过一些大模型的推理？比如说用千问做辅助根因预测10你们这套系统的准确率和召回率大概是多少，那比如说没有到90%，你们是认为这个指标是OK的吗11所以它是系统推理出根因之后还需要人工check，然后才能执行故障预案，有没有哪一部分流程是完全自动化的12你们平台现在接的主要是底层设备指标，那有没有接入一些业务指标，比如订单失败率转化率这类的业务数据13我有个疑问就接入业务指标的话你需要知道整个平台的服务拓扑，那你们这个平台是怎么接入业务侧拓扑的？是自己做的吗？还是中台团队负责15.那你既然用过图数据库，你知道它底层的存储结构是怎样的吗？比如它是怎么组织边和节点的16.我们现在是两阶段推荐架构：第一阶段召回用的是embedding点积召回，第二阶段是MLP跟transformer做多目标打分。那你觉得在我们这么大规模的数据量下，如果要做real-time re-ranking，你会在架构上怎么做trade-off？怎么压低latency17.我们现在在做embedding精度提升也试过加cross tower、attention pooling 甚至meta learning，但发现一旦模型重了，就难以部署到线上实时系统。那你觉得在embedding learning的这个模块里，有哪些方案能在不严重影响线上性能的情况下提升语义表示能力

1.实习介绍2.介绍Transformer，Decoder中的cross-attention3.vllm原理，如何调度4.分布式训练的架构，业务场景是什么5.NCCL通信底层算法6.protobuf反序列化中，传输错误的解决方案7.Java Spring是否了解8.手撕：LFU+反转链表II

对于想进大厂的算法同学，一段实习经历几乎已成刚需。但现实常是：老师不放人，自己也不敢走。今天分享些真实的应对思路，希望能帮你打破困局。1、明确你的核心任务首先想清楚一件事：读研的核心目标是什么？对多数人而言，是顺利毕业并找到一份好工作。老师的项目能帮你毕业，但一份大厂实习才能帮你拿到心仪offer。两手都要抓，但精力分配上需要智慧。2、关于老师不让实习很多同学研一听到“不让实习”就放弃准备了，这很可惜。研一就需要开始找实习，最后一段实习能有半年以上经验，像我之前研究生有两段实习，一段干了一年，一段整整干了快两年，做的都是核心项目，非打杂。另导师不放人的原因很多，但关键在于沟通方式和你的前期铺垫。一种有效策略是“展现有限的科研能力”，读研时我发现，适度平庸反而是种保护。3、判断毕业风险首先评估导师的过往记录。如果他确实有卡毕业的历史，趁早考虑换导师或调整策略。如果他只是嘴上严厉但从不实际阻拦，那你需要的是更巧妙的安排。绝大多数导师也希望学生按时毕业，因为延毕会影响他的招生。4、解决异地实习难题如果你学校在二三线城市，但实习机会在一线城市，跨城实习是个现实选择。算法岗实习薪资基本打底300，通常能覆盖房租通勤成本，周五晚回校、周日再出发的模式完全可行。互联网行业的特性决定了，想拿到高薪offer，前期付出是必然的。这种奔波确实辛苦，但把它看作一种对未来的投资，心态会平衡很多。实习不仅是履历上的几行字，更是你理解业务、接触真实问题的窗口。很多人就是通过实习明确了职业方向，并在秋招中拿到远超预期的offer。更多干货请看主页。研究生规划 面试准备

1.实习介绍和实验室项目介绍2.说下Java锁有哪些？CAS算法有什么问题？怎么解决ABA问题？3.说下HashMap的扩容机制4.说下Redis的有哪些数据类型？Zset底层结构是什么？为什么选择使用跳表数据结构？5.Redis实现分布式锁有哪些方式？RedLock红锁知道吗？它解决了什么场景问题？6.说下缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩的区别7.刚才项目介绍提到使用ThreadLocal，子线程怎么拿到主线程的ThreadLocal数据？8.项目中介绍使用了多级缓存，为什么要这样使用？是怎么保证数据一致性的？有了解其他方案吗？9.spring的常用注解有哪些？@Autowired 和@Resource的区别是什么？10.spring aop是什么？它是怎么实现的？应用场景有哪些？11.再介绍一下你简历中AI项目，说下具体实现流程12.介绍一下你是怎么提高模型召回率？13.前面介绍做过MySQL数据库的优化，你是怎么做的？14.为什么分页查询非聚族索引查询要回表？15.1000万条数据如何统计查询频率最高的前100条数据？使用什么数据结构比较合适？16.让你来设计一个短链系统，说下你的思路17.手撕代码题：求出一个整数n完全平方数的最少数量