淘天集团天猫国际实习生招聘

是不是跟互联网一样的流程啊，给个平台在线写？难度怎么样？引流 华为 腾讯 字节跳动 阿里 京东 百度 美团

🕐面试时间：75min 左右💻面试岗位：后端开发❓面试问题：1.项目拷打2.算法题：hot100 每k个反转链表（写了20min，看来hard的题还是得多看，别侥幸）3.讲算法思路4.传统开发和ai应用开发你觉得有什么区别 3.聊聊你对ioc和aop的理解4.追问：你在日常开发中哪里用到了他们，举个具体的例子5.写一个死锁的具体例子（叫我写sql语句啥的，胡乱答的）6.知道哪些设计模式7.规则树是干嘛的，你在项目中是怎么用的8.写一个单例模式的代码（volitale在这是干嘛的）9.你在实践过程中哪里用到了反射，举一个具体的例子10.开放问题，你觉得ai那么火的时代，你应该怎么做才能更好的...

4 月 3 日，我正式从字节剪映离职了，到现在已经躺了一个月了。直到现在，我才想好了怎么组织语言，在牛客上唠唠自己的实习故事。其实现在我的状态挺矛盾的，一边想再好好享受一下校园生活，一边担心再不出击暑期就真完犊子了，找工作的进度就耽搁了本人是一名 27 届前端 er，BG 末流文科 211 本，上一段实习在字节，从去年 10 月中到今年 4 月初，细细算来，也已经 5 个多月了。但是怎么说呢，如果只从产出之类的量化指标来说，可能我还不如牛友一两个月的产出多一、实习前部门是深圳字节剪映，我所在的小组主要负责 B 端工作，在我进去的时候，组内正职重心在 agent 建设上，不过和实习生关联不太大，我主要负责整一些 B 端需求，以及 oncall 类工作（不太严谨说就是技术类客服吧）。坦白来讲，工作量并不太大，理论上如果我乐意，我甚至可以这五个月每天都早上 11 点来、晚上 7 点吃完饭健完身就走，而且工作还是能做得完，甚至还有小盈余（不是说我多牛，主要是确实挺少活的），以至于我一度怀疑我进错公司了……话虽如此，当时刚来深圳，除了一个和我一起来的后端同学外，绝大部分时间我几乎都是一个人。闲着也是没事干，而且 9 点半后有车补，所以我几乎每天都早上 10 点半、11 点到，晚上又学习到 10点多、11 点才回去，每天都是两点一线，12h+ 超长待机。也是在这样的背景下，11 月中，实习一个月，当时我感觉在字节开阔了很多眼界，加上我一直都有一个想法，想要做一个真正的“收作业网站”出来（这个东西又说来话长了，简单来讲就是我学习前端的开始）。在这么多因素的叠加下，我决定从 0 开始做一个完整的全栈系统，来实现我大一因为技术局限没真正做出来的想法。一开始，我以为做一个企业级项目也没这么难，前脚在字节接触到新概念，后脚就直接在项目里面生搬硬套。直到后来，随着眼界慢慢拓宽、知识储备慢慢累积，我才发现，一个优秀的企业级项目，架构远远没有我想象的这么简单。恰逢 12 月处于年末，需求量不多，我开始把越来越多的重心与时间倾注在个人项目的架构重构与优化中，对实习的工作也越来越疏忽，当时我的 mt 还点过一下我，说我的状态有问题，产出太少了。其实我自己也知道吧，当时我的心理也挺纠结的。一边排到需求单上的需求其实很少且都不紧急，一边负责的 oncall 工作一直都有另一个很厉害的同事在负责，一边又不太想好好沉下心来去研究对应业务（毕竟又不是具体需求，量化不明显，就想偷懒），一边我其实对自己的个人项目也更感兴趣……现在回过头来看，也许这个就是促成我后来离职的一个主要原因吧。12 月中下旬，被 mt 点过以后，我开始慢慢调整心态，因为确实做的需求太少了，对业务的了解也太少了我开始重新好好了解业务，积极处理 oncall，仔细分析业务流程与项目代码逻辑。看来，实习开始慢慢走回正轨了……吗？事实证明，并没有。1 月到 2 月这段时间，我又学习到了很多内容，每次真正理解一个内容后，都会对应的重构项目的架构。项目就像忒休斯之船一样，一块块的重构，最后的形状与一开始的形状，除了都还是 monorepo 以外，几乎找不到一致的部分了。也正是在这样的情况下，我越来越想将时间好好划到个人项目上，心态上又开始慢慢不想实习了……不过当时，感觉自己还是比较依赖公司环境的，需要从公司获取资源，而且在公司学习效率确实比回学校或者在家里高很多。因此，那两个月基本都是一边对实习工作点到即止（完成即可，不过多琢磨），一边把剩余时间继续花在个人项目上。二、回校最后，在 3 月份中，我拿定了离职的注意，我想好了接下来一段时间的规划与学习方式，也想好了我究竟想要做什么，进而与 mt 与 ld 提出了离职，最终在 4 月初润了。明明活不多，但却有一种“终于不用顾虑”的解脱感；明明部门团队氛围很好（1 到 3 月居然整了三次部门团建），却莫名的怀念校园生活；明明说好的暑期金三银四，我却偏偏卡在这个不三不四的时间离职，而且将近一个月都没有开暑期的打算；明明牛客上大部分 27 届同学都在这个点猛猛冲击大厂、冲击暑期，我却主动从宇宙厂裸辞，下了驴也没找马……回学校这一个月，我和对象经常出来一起学习，学习与工作效率没有想象中掉的多；也确实在宿舍睡了个爽，每天不会多无聊多孤独；个人项目终于将架构重构到了一个满意的状态，可以开始开发业务了；还从实习攒下的钱里面抽出一部分，买了一台 M2 的 Mac Air，实现代码自由，剩余的钱甚至够我差不多三个月的生活费……其中最重要的，莫过于可以好好的 All in 个人项目了，不用再考虑还有其他工作，可以专心于自己热爱的项目上面了。三、个人项目讲一下我说的这个个人项目吧。这个项目基于 monorepo 架构，把前端、BFF、服务端全都揉到了一个仓库里面，还另封装了一个 API SDK 仓库用来管理项目接口调用工具。具体的一些介绍与架构之前整了一个 zread，可以从这里看：https://zread.ai/LZStarV/CSISP（当然，这个项目毕竟不能算开源项目，可能啥时候通过他找到实习了，就访问不了了）。可能会有人想问，那我这个项目是做什么的呢？答案是，现在还 P 都没做从 11 月中到现在这么长时间，其实我一直在调整项目架构，搭基建层，曾经写过一些业务，但后来因为架构变动变更麻烦，索性直接将那些业务全都移除了。其实，我是对我这个项目的意义产生过怀疑的。根据上面一大坨描述应该也能看出来，这些东西真的是前端范畴的吗？现在主流的面试准备方向都是「前端基础 + Agent 开发 + 跨端」，而我这个项目，既不专注前端，也还没真正接入 agent，更没有把跨端提上议程，与主流前端准备方向大相径庭。而且，这些内容做出来，很难写上简历，纯前端关心的工作我也没咋做（比如各类八股对应的知识点，文件上传、SSE、阿巴阿巴），非前端的工作做的也很泛，不精。这也直接导致我都离职一个月了，但还是没有更新我的简历——因为到现在都没有传统意义上的“前端项目产出”。项目有没有实现过防抖节流？没实现过，只是曾经八股背过；有没有了解过 SSE 或者 Websocket，只有大致了解，还没实践；熟不熟悉 React 底层，抱歉最早是 Vue 选手还没背过 React 八股；那 Vue 呢，哎呀，忘得差不多了……那我究竟做了什么呢？约定过接口请求格式。那你对 openapi 了解多少？不多。那 gRPC 呢？二进制流与 Protobuf 呢？不多……啥都不了解，你是咋做项目的呢？Vibe Coding，一边与 AI 商讨技术方案，一边在敲定以后实现，只保证架构通用性相关代码逻辑，没太细究各类代码细节……四、对实习的想法这就是我的现状了，一直在埋头做项目，但从来没有好好总结过前端内容，导致简历有点写不出来，导致迟迟没有出击。我想过我有「 211 科班 + 首段实习就在字节」的背景，找下一段实习应该不难；我也看到过很多比我优秀很多的人，在牛客上说着自己被挂惨的经历。我想过我有丰富的项目实战经历，熟练运用 AI 提效开发，业务上手快；但是我也因此严重缺失了很多技术颗粒度，对于技术细节的把控与基础知识的理解非常的浅，八股与算法都是一坨。我想过其实我的时间也不急，我才大三下，还有一年多才毕业，多享受一下校园生活有什么不好；但是同时也看到现在越来越卷的求职市场，随着时间推移好的职位越来越少，暑期机会越来越渺茫……我才大三下呢，我为什么要这么卷实习呢？我都大三下了，我为什么还不赶紧实习呢？我想不明白，我明明还有一年多的时间，但是却要想尽办法挤进大厂，这样才有机会拿到暑期的门票，才能从容不迫的参与秋招春招，最终才能找到一个好工作；我也想不明白，我明明只剩一年多的时间，我为什么不能再好好享受一下校园生活，要被现在的环境倒逼着这么早出去参与实习、参与工作，只是为了吃上互联网这口饭，为了不被淘汰呢？虽然我还想继续享受我的校园时光，但是看起来，这个时间已经不太适合了，得早点准备一下，投递下一家了。也得早点沉淀一下项目的前端产出，然后开背了。只是不知道，现在这个点，还有没有暑期，有没有好的实习机会，还有没有公司要我在最适合投递暑期的时候不想继续上班了，在暑期的黄金时间过了以后才想着找下家，我也是没谁了写到最后，脑袋已经有点糊涂了，有点不知所云了，要是大家看的稀里糊涂的话，就当我在说梦话吧祝大家都能找到自己心仪的工作，拿到心仪的 offer。俺这段时间也得多关注关注牛客了，太久不看真有点摆了（随便配点图吧）

这份题库不是随便凑出来的 100 道题，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道51. MoE 里的路由机制是怎么工作的？答：MoE 里不是所有 expert 都参与计算，而是先通过一个 router 或 gate 网络，对当前 token 打分，再选出 top-k 个 expert 去处理。也就是说，总参数虽然很多，但每个 token 实际只激活少量专家，所以计算量不会和总参数量线性增长。路由机制的核心问题...