字节抖音直播后端校招一面

实习拷打(产出+八股)
1. sql相关:
- 你参与了sql优化,可以讲讲具体是怎么优化的吗?有具体的流程吗?
- explain执行计划重点关注字段?
- 聚集索引和二级索引
- mysql存储引擎(innodb),什么数据结构存储索引(B+树)
- 为什么使用B+树而不用红黑树?
- B+树增删改查的时间复杂度
- 创建联合索引注意事项?索引失效场景?
- 什么时候不符合最左前缀法则?
- 最左前缀法则实现原理(ber会)
- 事务隔离级别,隔离产生的问题
- mvcc实现原理,mvcc如何实现不可重复读和幻读?
- mysql/mvcc如何防止幻读?  - 临键锁的实现原理,间隙锁的范围,开闭区间?

2. ES相关:
- 实习中提到了ES,具体干了什么
- ILM策略  - ES生命周期
- 为什么进行Shrink操作
- es中索引和文档的区别
- es倒排索引机制

八股
- hashmap线程安全吗?哪些是线程安全的?
- hashmap不同版本的区别
- hash的底层数据结构
- hashmap为什么使用红黑树?树化条件?
- 为什么设置树化阈值为8?

算法:
Leecode 403(hard) 青蛙过河
动态规划+递归
全部评论
佬 过了吗
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发布于 02-03 23:52 吉林

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03-25 11:50
大家好,我是小志,目前在淘天负责推荐算法方向,主要是首页猜你喜欢(首猜)场景的个性化推荐优化。平时都在和代码、论文打交道,今天特意来牛客开个直聘点,想给自己的团队挖几个靠谱的同学~✅ 关于我们团队我们组是淘天核心推荐算法团队之一,业务覆盖亿级DAU的首猜场景。团队氛围大概是这样:•扁平化管理,没有PUA,mentor带人比较认真•不卷无效加班,只卷技术突破•周五下午经常一起头脑风暴(或者研究哪家奶茶好喝)•有不少技术讨论,学到东西比较快过去一年我们主要在探索几个方向:•LLM + 推荐(提升内容理解能力)•强化学习在推荐策略里的应用首猜是淘天流量最大的推荐场景之一,DAU是亿级规模,很多算法优化上线后效果反馈其实很直接,这一点还是挺有成就感的。✅ 我们比较看重的能力•扎实的算法基础:机器学习、深度学习基础扎实,熟悉至少一个主流框架•编程能力:熟练使用Python/C++中的至少一门,代码习惯好•业务理解力:对推荐系统有基本认知,最好有相关项目或实习经验•学习能力:对新技术敏感,愿意主动学习LLM、RL等前沿方向✅ 人才的加分项•有顶会论文(KDD/ICML/NeurIPS/SIGIR等)•有推荐/广告/搜索相关的实习经历•熟悉LLM、强化学习等前沿技术•有大规模系统开发经验•开源项目贡献者❌ 可能不太适合我们组的人•只刷题但对业务没有兴趣•不愿意沟通、习惯单打独斗•对技术没什么热情,只想"稳定打卡"💬 关于组内的一些大实话工作强度:电商业务会有大促周期,比如双11前后会忙一些。平时节奏还可以,我们组不太卷工时,更看结果。技术栈:主要是Java/Python,底层有自研的机器学习平台。新人会有完善的培训体系,不用太担心上手问题。发展前景:推荐算法是电商的核心竞争力,经验积累后无论是内部晋升还是外部机会都很多。🙋 我个人在组里的感受•能接触到真实大规模推荐系统•mentor带得比较细,新人一般都会有人手把手带•组里会定期有技术分享,讨论氛围还挺好的如果是刚毕业想做推荐系统,我觉得是一个还不错的起点。📮 简历投递方式目前组内 27届实习/校招有HC!重点关注:•推荐算法工程师•推荐算法工程研究方向:主要是 LLM+推荐、强化学习在推荐中的应用。我们希望你:有扎实的算法基础,对推荐业务有热情,有极强的Debug直觉。直接把简历以「姓名+学校 +申请岗位 +」命名发到我的邮箱,xiaozhibo.xzb@taobao.com!我会亲自看,合适的同学直接推给HR安排后续流程,主打一个快准狠,一般反馈会比较快。❓ 你可能想知道的事Q:淘天对学历背景有要求吗?A:淘天对学历背景不设限,欢迎大家投递!Q:测评和笔试重要吗?A:测评和笔试是淘天甄选人才的重要环节,会作为参考,但不是决定性因素,也请同学们认真准备。Q:没有电商背景可以投吗?A:当然可以!我们更看重你的学习能力和算法功底,业务知识可以进来再学。Q:实习转正概率大吗?A:表现优秀的实习生转正概率很高,我们prefer自己培养的人。Q:面试流程是怎样的?A:一般3-4轮技术面+1轮HR面,全程高效推进,不会拖很久。Q:base在哪里?A:杭州/北京(视HC情况)💡 大家问得最多的问题统一解答1. 校招HC充足吗?今年我们团队有多个HC,算法、工程都有需求,欢迎大家投递!2. 实习和校招可以都投吗?可以的,实习表现好可以直接走转正流程。3. 非计算机专业可以投吗?只要基础扎实、有相关项目经验,专业不限。🌟 最后想说:校招选择很重要,但不要焦虑。找到一个能让你持续成长的环境,比一时的package更重要。如果你对推荐算法感兴趣,想在大厂核心场景做有挑战的事,欢迎加入我们!👇 大家有关于行业热点前景/实习转正/技术选型/面经等方面的问题都欢迎在评论区和我互动提问。比较短的问题我会直接在评论区交流,如果是比较复杂的问题我会单独再出一篇笔记聊聊,大家记得持续关注噢!也欢迎大家帮忙转给正在找算法岗的同学~
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