快手27实习Java后端一面 1h

1、实习介绍2、讲述论文内容和细节3、是否了解过多模态大模型，简单讲一下了解的多模态大模型4、dpo 和sft 的区别，可以先dpo后sft吗?5、如何处理reward hacking?6、dpo如果应用在第一轮对话中应该怎样做你会如何构造这个数据集合?7、手撕hot100:二叉树的右视图

京东和快手 java后端两个都在北京，都相对核心业务，京东是b端业务，快手是c端，base一样京东零售 交易下面的营销活动研发部 nx20快手主站 同城区域策略（流量入口） nx16+2×12快手   选offer

1.项目介绍2.如何精准扣减、防止超卖？对比“下单扣库存”与“支付扣库存”的权衡。高并发下，如何保证缓存与数据库的最终一致性？3.用户下单多SKU商品，需协同创建订单、扣库存、占优惠券等。如何保证这些跨服务操作的最终一致性？若某子项库存扣减失败，如何回滚或补偿？4.流量呈脉冲式高峰。从容量评估、全链路压测、弹性扩容、预案降级四方面，系统阐述如何保障大促稳定性。5.分库分表后，如何高效支持“根据用户ID查所有订单”及“根据订单号查全链路物流”？6.：页面依赖数十个接口。如何通过多级缓存、异步编排、动态降级将加载时间控在200毫秒内？各接口缓存策略如何设计？7.晚高峰期间响应时间从50ms突增至500ms，但CPU与数据库负载正常。请给出紧急排查思路。8.手撕：实现前缀树：用于高效存储检索字符串集合。（请实现 insert、search 和 startsWith 操作，并简述其在电商搜索提示中的应用价值）

小红书VS快手后端日常实习offer帮选offer1：快手电商，商品比价部门，base杭州，Java后端，听知情人说快手这个部门去年这个时候招了很多实习生，年后都跑路了（不好确定信息真实性）。我也不太了解比价业务，不知道会涉及到哪些场景，对个人成长是否有帮助。offer2: 小红书AI数据引擎后端开发（应该算AI Infra方向，JD里描述：为大模型提供高效的多模态数据预处理引擎，构建高质量的AI数据迭代链路），base北京，也是Java为主，主要是工程，会涉及到一些大数据开发的技术栈，面试官给我的感觉比较靠谱，说技术深度会比较高，会考虑到实习生的成长性，不会安排dirty work。此外组内还有AI存储方向，对技术要求很高，有海量数据处理的场景，如果感兴趣的话，后续可能也有机会接触。主包个人情况：研一，28届，研二大概率没法实习了。1. 一段美团的AIOps方向的后端实习（5个月），从0到1做的运维agent（已推广内部使用），tob，技术深度一般但不是杂活，Java为主，写的接口中也会用到消息队列和缓存这些。收获：对运维相关业务，故障排查，agent开发这些方面积累了很多经验2. 一段小厂，Java，很水，业务需求，CRUD，稍微包装了一下，但从最近的面试来看，基本没人care。主包自己想法：实习目的还是为了校招能拿到一个更好的offer，不追求实习的数量，追求实习的质量。主包目前的实习都没有接触高并发的场景，感觉技术深度都比较浅。接下来的实习主包应该更看重一点技术深度还是好的业务。如果选择xhs这个AI数据引擎开发，校招时在投递大厂的核心业务部门会不会因为无相关的业务经验而比较吃亏。