互联网大厂

算法：LC72. 编辑距离（mid，动态规划）1. 项目是练手项目还是生产项目？为什么选择这个项目？2. 项目中的技术栈是如何掌握的？3. Lua 脚本在项目中怎么用的？解决什么问题？4. 有没有做高并发压测？怎么验证系统效果？5. 在压测过程中，如何观测系统表现的？6. 缓存命中率怎么监测的？7. 动态规划实际应用场景8. 如果要去改的话 ，用是什么机制去改这个数据啊？初始化缓存的状态，写入的初始动作。缓存如何加载？是启动时加载还是动态加载？9. 缓存数据更新怎么做的？10. 为什么不用“先删缓存再更新数据库”？11. 这个机制有必要服务启动时就加载吗？懒加载机制需要启动时加载吗？12. 项目中缓存的是什么数据？为什么适合缓存？13. 你了解实际的应用场景吗，动态规划的实际应用场景14. 用什么管理代码？15. 你自己动手开发上手开发的大概哪些模块是自己做的呀？自己写了多少行代码？16. 访问站点建立链接，电商平台。建立的是什么连接。为什么？17. 关注哪些前沿技术？什么渠道？18. 实践探索，有没有实践这些新技术？在哪里装的？什么模型？尝试解决了什么问题？19. 用agent写代码具体做了什么？20. 后端技术栈的信息了解吗，比如高并发的处理新方案类似？真正有自己实际行动？具体的case?朋友的面经，帮忙转发一下，问得特别细，全程拷打项目没有纯问八股，如果没有吃透自己的项目就很难回答，大家可以按提问的这些方向好好准备下自己的项目

本人27届本科生，很意外0实习拿到了北京某大厂的暑期实习offer，现在已经实习一周，感悟还挺多的，分享一下，希望能帮到正在找实习的同学1.大厂强度确实大，做好心理准备。我在决定干互联网前就做好了心理建设，所以尽管强度很大，也还算适应。可以说，想在天黑前回家基本不可能，但双休是能保证的，具体强度看组，我在的组强度较大，不过氛围挺好，老人很乐意帮助新人，也确实学到不少2.AI真的很重要！当时面这个厂的时候，我简历上完全没写AI内容，但每一面都被追问AI知识，进组后，才知道正在做agent开发，我的第一个需求就是写skill，开发更是全面推行AI编程，token自由，所以大家一定要重视AI，不要只做传统的后端开发，哪怕没亲手搭过agent，也至少要熟练使用AI提效💪3.找实习不要过分焦虑。在这段实习前，我只找到一段小厂实习，而且小厂经历还没写到简历，只敢争取暑期拿个中厂offer，结果很意外拿到了大厂offer，真是很不可思议。我也面过很多大厂，感觉很多时候就是看你和面试官能不能同频，不用过分焦虑，好好准备八股算法项目就行，有时候降低预期反而能拿到更好的结果祝愿大家都能拿到心仪的offer🙏

xhs上刷到这么篇很有感悟，简直是照镜子了秋招的时候，刚好转正失败，身边人也都在投大厂，我也跟风投了好几个，并且平等看不起每个央国企认为点击就送，做题曲特有的想证明自己后来在挂了好几次后，也拿到了几个很一般的offer，并签了其中稍微好点的jd。jd的部门是风评最差的物流，总包比零售低，低绩效占比还多[笑哭R]但因为是大厂并且薪资比其他offer高很多还是签了寒假回了个家，看到身边本科毕业并选择在家里工作的，生活都挺快乐的，就是那种眼里有光的感觉[失望R]遂又有点畏难情绪了，那时候就有点想春招投投老家国企了最近这阵子，ai裁员潮来的太突然了，感觉自己也不属于很有技术自驱力的人，每次新出的ai，都是听身边人告诉我的，总怀疑自己会被时代淘汰[哭惹R]另外，本人还没对象（）。之前生活有点宅，很怕进了大厂之后996没时间发展自己的爱好两点一线，然后变成力工无趣地度过一生[哭惹R]于是春招进入国企的心到达顶峰春招投了几个国企并没有想象中点击就送的感觉，普普通通的省局竟然只有两个测评[失望R]感觉大家也都反应过来了，明年国企只会更卷当代大学生就业现状 #就业大环境

求各位路过的大佬锐评！      

考公是对的 熬夜加班是错的 健康生活是对的 学计算机入互联网是错的 张老师走好！一刻也没有为张老师的死哀悼，接下来赶赴战场的是：痛击每个计算机系学生的惨淡就业市场！

有一个让人眼前一亮的开源项目对实习和校招来说是一个很大的加分项，可以弥补工作经验的不足，也可以在面试中聊很多。之前在实习的时候有用过transformer.js 但是有发现不少可以提升的地方，所以就决定自己开发一个浏览器端机器学习推理框架，因为这个方向的框架目前还比较少，算是比较前沿的方向，并且与AI有关，所以在面试官普遍会比较感兴趣，对我的评价也会比较高。这次分享主要是想提高项目的曝光度，希望可以有其他同学一起合作，也可以帮助到其他正在找工作的同学，可以直接fork改造。GitHub链接：https://github.com/s-zx/edgeFlow.js点star之后可以私聊我发你文档，里面会有我之前是如何将这个项目写在简历上的，以及面试的准备文档PS：由于牛客网我很少看，可以xhs私信我：码农烧烤前端面试题 前端后端开发 前端 大厂

这段时间又是找实习的高峰期，有很多uu在问主包是怎么才能找到第一份实习。其实主包在第一次实习的时候发过一次学习路线分享，不过这么长时间过去了，主包又有了新的感触，所以重新写了一份转码找搜广推实习的学习路线分享给大家，希望对大家有帮助。以下是主包的一个学习路线，几个部分可以并行学习，但是一定要注意主次之分⚠️（顺序代表主包认为的重要性顺序，仅个人意见）1️⃣手撕（顺手学Python）手撕一定是找到实习最关键且最容易上手的一个部分，可以说当你其他部分都很薄弱的时候，手撕就是让面试官给你通过的关键一手。时间紧，任务重❗找第一份实习的时候只需要反复刷力扣hot100中的easy和mid即可，日常实习90%的手撕都是hot100原题或改编。之前没有相关算法经验的同学，建议放弃自己思考，第一遍刷题的时候，每题直接找一个能看懂思路进行复现，甚至是背诵 。第一次找实习建议至少刷三遍再去面试，最好是能做到看到题目就知道思路。力扣没准备完善千万不要着急找实习，不然可能会浪费宝贵的面试机会。同时面试前要了解该公司手撕是核心代码模式还是ACM模式，如果不会读取输入建议提前学习下。此外还有一些常见的非力扣手撕，包括AUC和注意力等。2️⃣推荐系统相关项目（or自己做过的深度学习项目）项目是你唯一能够和面试官进行交流的环节，一定一定要熟悉项目中的每个细节，包括特征工程，模型结构，模型训练，评估指标，优化过程等等。推荐系统常见的项目主要有阿里云天池新闻推荐和kaggle otto。但是现在只是复现这两个项目有很大概率是过不了简历的，所以最好是能缝合复现经典论文模型：比如复现Wide&Deep、DeepFM、DIN、DIEN等经典推荐模型。不一定要有效果（没效果也可以编有效果），但是一定要能讲清楚原理等。或者可以尝试复现一个生成式推荐项目，这类项目在面试中会很有亮点，大家可以自行在网上找资源。3️⃣推荐系统和大模型因为第一次实习之前，面试官实际上是默认你没有具体的业务经验的，所以这部分除了项目中涉及到的内容以外，只需要有个宏观的认识即可（包括推荐系统各个部分的作用与模型发展史，有时间可以再看看大厂前沿的模型）。还有一半写不下了，可以查看图片中的内容。祝愿每位同学都能顺利获得心仪的实习offer！互联网大厂实习

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春招的第七次面试终于落地，下下个月正式入职B站AI业务线。这几个月的迷茫、反复和自我怀疑，总算在关门前被拽上了岸。为什么突然想转AI？秋招拿的保底offer业务线边缘，每天刷着上岸帖子心想：这波再不上车，怕是要被时代彻底甩开了。一时上头，就开始试着自学ai知识，尝试投递ai岗位（现在看来自己的冲动是对的）。面试血泪史，记录一下让我成长的几个问题首先准备面试很容易陷入自学陷阱，学了半个月LLM底层原理，面试官一句“你觉得用户需要的是技术参数还是情感化交互”直接把我问懵，产品思维和代码逻辑是两套语言。第二就是之前照着网上面经准备“AI产品方法论”，被追问“你定义的场景需要多大的模型，能承载多少token成本”时，才意识到自己收集的信息有多碎片。第三是自以为刷遍市面AI工具就能通关，直到某次终面被问到：“如果让你从0设计一个比Claude更轻量的职场助手，你的MVP（最小可行性产品）路径是什么？”没有真实项目视角，根本接不住这种高阶问题。转折点，成功转型的关键崩溃到想放弃时，🍠刷到一篇AI产品拆解长文（后来才知道作者是某大厂在职大佬），私信求教竟收到回复。一个小时电话重构了我对ai产品的认知，“面试官要的不是标准答案，而是你定义问题的逻辑”。后面也是跟着大佬重新梳理项目，用两周把实习经历包装成“AI+传统场景改造”案例，甚至在B站终面被面试官反问：“你们团队当时考虑过模型微调的失败预案吗？”答上来的那一刻突然感觉，自己终于摸到了门道。一些真心话，写给和我遭遇一样困境的你信息差是最大壁垒：AI产品迭代速度远超你的学习速度，找到能同步行业真相的人比找机构报班重要多了（说真的，某些课程大纲还停留在2022年的GPT...）警惕“虚假充实感”：读十篇行业报告不如深度体验一款产品，记录每个交互细节的决策逻辑贵人就在身边：偶然加到的一位老师（被他分享的干货所吸引），简短的交流就能有实在的收获，有时候一线从业者的一句点拨，抵得上一周无效努力。现在回看，秋招时觉得遥不可及的“AI产品经理”title，不过是认知重构后的水到渠成。