腾讯云智一面面经

疑似kpi,全程没开摄像头

1. 请进行自我介绍

2. 详细展开其中一个项目

3. 二级缓存与DB的数据一致性问题

4. 多级缓存架构的致命弱点——中间环节故障时的数据一致性问题

5. 压测细节

6. 超限处理方案

7. 令牌桶的回填机制

8. 令牌桶最大容量以及如何动态更新

9. Kafka如何保证消息不丢失

10. topic和partition的作用

11. 库表字段定义逻辑,还有哪些细节需要注意

12. 索引的实现原理

13. ID自增的实操问题

14. 删除数据后ID仍被占用的原因

15. ArrayList和LinkedList的区别

16. HashMap的实现问题,红黑树的应用场景

17. JVM内存分区

18. 为什么要划分from,to,Eden区,为什么不全是from或to

19. 线程池参数设计逻辑,以及具体代码实现场景

20. Sychronized与Reentrantlock的区别

21. 求职意向和地域选择
第二天晚上重回筛选中#牛客AI配图神器#
#我的求职进度条#
#发面经攒人品#
全部评论
没开摄像头的,有可能是摄像头封着,我的就封着
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发布于 04-29 21:33 陕西
大佬 考虑我司不 考虑的话可以看我主页帖子
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发布于 04-27 19:17 陕西
坏了,跟我一模一样,上周面的,也是没开摄像头
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发布于 04-27 09:03 湖北
什么时候投的
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发布于 04-27 00:47 广东
听说反向卡双非我一面面试官也没开镜但是过得挺顺利的。。。🦐✌🏻怎么也投云智
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发布于 04-26 19:04 湖北

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05-08 01:33
武汉大学 C++
个人背景:无实习,项目经验主要做KV Cache相关优化,诉求就是实习能学到硬核技术、对秋招助力最大化!Offer1:字节-推荐架构团队(抖音主站)✅工作内容主打LLM4Rec,做推荐大模型相关Infra,团队训推全栈涉及分配具体工作:推理场景超长上下文+超高QPS的KV Cache相关支持额外机会:后续感兴趣且有能力,可转推理框架方向,在vLLM里适配模型+优化,侧重算子和图优化✅优点大厂title亮眼;核心业务(抖音主站),有落地场景;算力充足❌缺点推荐大模型参数偏小;与大模型前沿技术不太沾边;偏向业务组,怕工作内容杂,担心学到的技术、积累的能力,和秋招纯大模型推理岗匹配度不高Offer2:蚂蚁-平台技术事业群-超级计算技术部✅工作内容偏中台,支持内部MasS平台,和业务距离较远基于SGLang做模型优化+部署,及时适配业界前沿模型;做PD分离相关工作,在Mooncake上优化开发核心分配任务:KV Cache优化,近期适配DeepSeek v4并做相关优化。✅优点技术更偏向业界大模型前沿,跟进最新技术速度快;组内有和SGLang合作开发的落地工作,技术栈纯Infra底层;组内管卡。❌缺点整体大厂title不如字节;怕实习生被画饼,没办法接触到真正核心的前沿技术工作。求有AI Infra实习/秋招经验的大佬们给点建议,到底该选哪个对秋招更有利啊🙏
offer帮选
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