滴滴后端一面

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Golang开发

10.11 一面 40min

1. 简单的自我介绍
2. 聊了一下项目(我有三段项目经历,第一段和第三段的亮点不多,所以后面的技术问题都是结合第二段项目经历展开的)
3. 项目里面的收获
4. 限流场景下,令牌桶是怎么实现的,有哪些考虑(结合实际业务讨论有哪些调整)
5. Redis的缓存淘汰策略
6. Redis热点数据处理的实现和应用
7. 缓存数据一致性问题,如何保证一致性,那强一致性呢(就是分析一下延迟双删和加锁各自的优缺点)
8. 分布式系统接口如何保证幂等("一锁二判三更新")
9. Mysql分表,按照什么维度划分,如何考虑分片键,各有什么问题
10. 慢SQL优化
11. 索引失效的原因以及解决办法
12. 手搓算法:把一个整数数组中的奇数放左边偶数放右边,复杂度尽可能低(双指针)
13. 反问环节(部门做滴滴租车业务)

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总结:滴滴的面试体验确实好,上午面完下午电话通知明天二面。面试官有意的结合实际场景去引导你思考问题,并且会和你去讨论各种解决方案的优缺点。算法题5min通过,但是只能到O(N)水平,面试官也肯定了。
全部评论
第六点的Redis热点数据处理问题可以再详细讲讲吗,是问如何确定是热点数据和如何扛住对热点数据的高并发访问吗?
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发布于 2024-10-20 22:58 广东
40min 这么快
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发布于 2024-10-19 14:43 广东
跟我应该一个面试官,算法一模一样。
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发布于 2024-10-16 18:49 北京
面的d6吗
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发布于 2024-10-13 13:46 北京
xd,啥时候笔试的,,我9.28笔试的,现在还没消息
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发布于 2024-10-13 13:08 广东
大佬二面问啥了,结果怎么样
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发布于 2024-10-12 15:56 浙江
mark
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发布于 2024-10-12 00:28 湖南
大佬面的哪个部门
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发布于 2024-10-12 00:18 河南
哪个部门呀
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发布于 2024-10-12 00:18 美国

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11-19 09:07
门头沟学院 Java
事情是这样的,本来我只是想安安静静投个简历,结果不知道哪个环节出了岔子,现在整条职业道路都开始往恋爱游戏方向发展了。大厂们一个个拟人化之后,画风直接变成了职场版的恋爱互动,只不过我这个主角的难度明显被调成了地狱模式。首先出场的是腾讯。她一副高冷御姐的模样,走路带风,开口第一句就是:你提交的资料我看了,但能不能见面还要看你之后的表现。她那种态度完全是我见过的最典型的欲擒故纵。偶尔给我发一个测评链接,像是在说:你先完成考验,至于能不能继续聊,看缘分吧。测评做完之后她又陷入静默,我每天刷新邮箱就像在等她回消息,。紧接着是华为,成熟稳重的气质。她一上来就给我一种安全感,但也明确告诉我,她很忙,目标很高,让我自己斟酌能不能跟得上。她偶尔也会给我发份面试邀请,就像是说:来吧,我现在有点兴趣,你给我好好表现。面试官的那种眼神,完全就是在打量我有没有资格站在她身边。字节的出现就更离谱了,她像那种古灵精怪的妹子,忽远忽近。上一秒问我什么时候有空聊聊,下一秒又把入口关了。她突然给我发的那句:我们对你很感兴趣,让我感觉恋爱要开局了。然后二面过后又毫无动静,我甚至怀疑她是不是把我的联系方式弄丢了。再加上旁边站着的各类业务线,比如阿里、网易、京东,全都化身成不同风格的角色,有的冷,有的飒,有的看起来很好说话,但每一个都能瞬间把我拒在外面。场景就像是各位美女坐成一圈在一起评审我,而我站在场中央像个被挑选的实习生,只能尴尬地说一句:要不再给次机会吧,我还挺能努力的。最夸张的是,那些之前明确表示无缘的公司,突然又开始回头捞我,就像是那种分手几个月后突然想起来你还不错的前任。前一天还说不合适,后一天又发来面试邀请,问我有没有时间聊聊。我看着那条消息只剩下一句:你到底想不想我呀,。
XX请雇我工作
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12-04 15:26
已编辑
门头沟学院 Java
校招或社招两年内的同学,希望明年3月前入职,有意向私信联系。我们正在寻找对AI技术充满热情、具备扎实工程开发基础、具备业务和算法理解能力,愿意在AI Agent方向快速成长的同学。【职位】:AI Agent应用开发工程师【部门】:阿里巴巴淘天集团-天猫技术部【核心职责】:1、参与电商领域AI Agent系统的设计、开发、实现、测试和部署。2、将大型语言模型(LLMs)或其他AI模型集成到Agent系统中,实现特定任务或功能。3、负责Agent的工具调用、记忆机制、规划推理、环境交互等核心模块的开发。4、优化Agent的性能、稳定性和可扩展性。5、与业务运营、产品经理、算法等其他工程师协作,将Agent技术落地到实际应用场景。6、跟踪AI Agent领域的最新技术和发展趋势,并应用于产品开发。【能力要求】:1、熟练掌握Python或Java开发,熟悉常用异步编程、并发处理及性能优化技巧;理解电商Web框架、后端服务架构。2、理解LLM基本原理、常见架构及推理机制,有主流LLM API的实践经验,熟悉LLM优势和局限性,了解行业最新进展。3、熟悉Agent架构设计模式,工作流编排、ReAct、Multi-Agent协作等,了解主流Agent框架(LangChain等)、工具链,了解向量数据库、Embedding技术。了解模型微调方法(LoRA、SFT、强化学习等),了解Agent训练优化方法,了解 Agent 性能评估指标、安全可靠性与错误处理机制。4、对AI有浓厚兴趣,具备优秀的学习力、沟通协作能力,具备良好的问题拆解与系统思维能力,能从用户场景出发设计 Agent 解决方案;具备在不完全明确的需求和快速变化的技术环境下,自主探索并推动项目进展的能力。5、加分项:有实际Agent项目落地经验,掌握LLM微调、模型部署,熟悉强化学习、规划算法,有开源项目贡献、技术博客、竞赛经历。
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