阿里

面试官问题整理1. 自我介绍后的问题：你之前的实习都没有转正机会吗？2. 求职状态：目前有拿到其他公司的意向吗？现在是否还在面试过程中？3. 项目背景与架构：能详细讲一下负责平台的项目背景、整体架构，以及你具体负责的部分吗？4. 技术协议：你们服务间交互使用的 RPC 协议是什么？是 HTTP 吗？5. 数据库设计：你们用的是多表结构还是宽表？有没有考虑过把关联表打成一个大宽表来查询？6. 冗余字段：你提到的冗余字段一般存放什么信息？如果这些字段需要更新，如何保证一致性？7. 数据一致性风险：由于你使用了异步 MQ 更新，用户是否可能短暂看到不准确的数据？8. 系统性能：当前搜推服务的 QPS 大概是多少？在节假日和平时有何差异？9. 服务部署：你负责的搜推域大概有多少个服务实例？每个实例的内存和 CPU 配置是多少？10. JVM 关注：平时有关注过 JVM 相关的问题吗？11. 实习难点：在实习过程中，遇到过哪些技术或工作上的难点？请详细讲一个例子。12. 召回率优化：你在校园智能助手项目中提升了检索召回率和准确率，具体用了哪些技术手段？请详细说明。13. 业务场景：你做的校园迎新助手，它的具体业务场景是面向学校还是企业？14. 基础知识考察：你对 Spring、MySQL 等基础知识哪部分比较熟悉？15. MySQL 日志：MySQL 有哪些日志？它们分别是什么作用？16. 主从复制原理：请讲一下 MySQL 的 binlog 主从复制原理，从库是拉取还是主库推送 binlog？17. 索引结构：MySQL 的索引基于什么结构实现？聚簇索引和非聚簇索引分别存储什么数据？18. 事务隔离级别：MySQL 的事务隔离级别有哪些？分别解决了什么问题？幻读是如何解决的？19. Redis 持久化：Redis 的持久化方式有哪些？AOF 和 RDB 的区别是什么？20. Redis 性能：Redis 为什么这么快？你提到的 I/O 多路复用有哪几种模型？它们的区别是什么？21. 网络请求流程：在浏览器输入一个网址后，发生了什么？如果是 HTTPS 呢？22. SQL 索引命中：有一张表 A，有联合索引（name, score, subjective），以下查询能否命中索引？   - WHERE name = 'xxx' AND score > 80   - WHERE score > 80   - WHERE subject = 'math'23. SQL 编写：   - 写一个 SQL 查询平均分大于 80 的学生姓名。   - 写一个 SQL 查询每门科目都不低于 80 分的学生姓名。24. 算法题：判断一棵二叉树是否是另一棵的子结构（面试官未提供样例，但要求现场实现）。25. 学习方向：最近在学什么新东西？你的职业倾向是更偏向 AI 还是业务开发？26. 职业发展：你如何看待 AI 对程序员职业的冲击？你认为未来程序员的核心能力会如何变化？27. 面试反馈：你对自己今天的面试表现有什么感受？有没有觉得哪些地方没答好？整体感受面试整体不算难 感觉中规中矩，但是第一次考到sql题目没有啥准备，后来卡了一会被面试官提示了一下，还说sql不太熟 算法题判断子树其实刷到过，后来面试官问我有没有刷到过咋写这么快，我犹豫了一会说没刷到 （已接offer，后续会更其他的面经）引流一下哈哈哈

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。