26秋招算法Offer

1. 介绍K8s2. 创建一个deployment，生成两个pod的流程3. 调度器调度的流程4. pod的dns流程5. 如果一个pod提示连接超时，对于dns如何排查6. Linux进程的状态7. top命令8. 什么是平均负载9. 什么情况下进程处于不可中断状态10. 怎么看进程的io（iotop / pidstat）11. 僵尸进程12. 了解过亲和、反亲和污点吗13. 两种调度策略requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution和preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution14. 监控的时候内存使用的哪个指标（container_memory_working_set_bytes）15. docker和containerd的区别16. 压缩和不可压缩资源17. namespace、cgroup、ufs18. pod达到limit时会出现什么现象- CPU 超过 limit 时，容器不会被杀掉，而是被系统节流，CPU 使用会下降到 limit 值。- mem会被OOM19. time_wait出现的原因、如何排查以及如何解决20. 进程、线程和协程的区别21. 了解过哪些网络的内核参数已发口头offer，不知道要不要去。目前腾讯的流程在继续。面试官说无转正，但是HR说有转正

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.实习拷打3.论文拷打4.你更希望找长期实习，那你觉得什么样的工作内容会让你更愿意一直做下去？5.在xx那段主要是做数学解题这个方向，这个事情当时业务上是要解决什么问题？6.一开始为什么是用OCR加文本这种方案？后面为什么觉得不太够用了？7.你们后来换成多模态，是在哪些场景下收益最明显？8.你做的那一整套训练流程，对最终效果提升最大的是哪一块？9.模糊图效果提升挺多的，这块你觉得主要解决了什么问题？10.你们在数据这块做了很多处理，比如去重这些，这些工作你觉得值不值？有没有量化过收益？11.在强化学习这块具体是负责哪一部分？12.奖励大概是怎么定义的？有没有遇到奖励不合理的情况？13.强化学习训练过程中，有没有出现模型“学歪了”的情况？是怎么处理的？14.在xx公司那段用的是GRPO，当时为什么会选这个方法？15.小模型能做到80%以上这个效果，你觉得核心原因是什么？16.在比赛里做的是Agent推荐，这个和传统推荐最大的区别是什么？17.多代理那套方案里，哪一部分是你觉得最关键的？18.做了memory，这个东西实际带来的提升是什么？19.对现在这种Agent框架，比如OpenClaw，整体怎么看？20.如果让你用OpenClaw去做一个发券或者运营自动化，你第一步会怎么设计？21.你觉得这种Agent在业务里最大的风险点是什么？

求问有经验的牛友，腾讯二面后又发了一个只有30分钟的面试，这是技术三面还是HR面？

19号hr，当天云证+录用评估，到现在26号状态依然没动静。焦虑的很😭😭😭