海量数据 一面 面经 24春招 已凉

个人背景:本9海硕,一段本硕之间的一年工作经验,一段老外研究所实习

岗位:内核研发

TL:boss投递,3/15行测,3/18一面

一面:

时间:3/18,长度30分钟

内容:

  1. 自我介绍
  2. 问实习做的数据库的底层,实习做的工作
  3. 问数据库的底层实现,问的很深很细,例如建哈希表的适合哈希冲突“具体”是用什么锁解决的,两个表Join的底层实现,数据库文件的设计,不是普通八股,而是真的研究过才能答上来的那种
  4. 复盘笔试,两个装不进内存的表找交集,如果ID不是有序的怎么办?
  5. 反问公司数据库

感受:面试官全程比较冷淡,抓住一个点就往最深了问,我就只是做过两三个月数据库,那种问题我觉得只有老油条才会吧。。。然后就是很多问题直接回答不会,两三下就被面试官掏空了。听面试官话里话外的意思,他们还是想要那种研究生一进去就开始做数据库的,我是毕设才开始做,就显得比较薄弱。数据库这块是真的卷啊,岗不多,大神一堆,非大厂也很难进。

结语:春招首寄

#海量数据##面经##数据库##软件开发2024笔面经#
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04-08 15:10
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攒攒人品!有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.这个方案有没有考虑过在单 Agent 里面继续丰富它的 tool?3.单 Agent 和多 Agent 这两条路线,你们当时是怎么考虑的?为什么最后选择了多 Agent?4.如果模型自己思考并自主选择调用什么工具、执行什么操作,这种方式有什么问题?5.Agent 可以自主决定要不要调用工具;如果不需要就结束整个 ReAct 循环。那按这个逻辑,理论上是不是不需要额外做 Agent 编排/流程设计?6.刚刚提到的那个基于业务知识库的RAG系统,你们是怎么搭建的?7.召回是基于向量相似度做的吗?还是基于 embedding 模型,或者别的方式?8.我听到这里的 TopK,是不是一个向量检索相关的概念?因为你刚刚提到了向量数据库,是吗?9.在这个项目里,你觉得自己做得比较好,或者最有挑战的一件事是什么?10.刚刚提到这个场景涉及多 Agent 的综合调用,是吗?11.如果是在同一个业务领域里,为什么不考虑做成单 Agent,让模型自主思考后再去调用?12.既然 Tool 背后本质上就是 RPC 接口,那不能统一封装后交给同一个 Agent 内部去调度吗?13.你们这个检索/召回方案里,评价指标具体怎么看?14.你们拆成多 Agent 之后,链路失败或局部失败时怎么处理?15.多 Agent 场景下,上下文传递为什么要用 json / slot 这类结构化方式?16.如果 Tool 本身都能统一封装,为什么还要按业务拆 Agent?17.你在线上项目里是怎么权衡响应时间和效果的?手撕:单词拆分
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