腾讯氛围分享(附带内推码)

本人是腾讯TEG混元的算法工程师。

作为一个在字节和阿里都实习过、最后选择加入腾讯的校招生,我想聊聊自己的真实体验,也顺便帮正在求职的同学减少一点信息差。

先说氛围上的区别。字节和阿里的节奏都比较快,新人刚进来就要上手大项目,压强很大。而腾讯整体更循序渐进,刚入职会有适应期,不会急着把最难的活交给你。导师(mentor)普遍都很nice,愿意耐心指导,还会主动帮你规划成长路径。刚入职时,公司甚至会贴心地发“双人咖啡券”,鼓励你和导师约个咖啡聊聊,快速拉近关系。

对于校招生,腾讯还有一段非常特别的“封闭培训”。那几天白天是集中培训课程,晚上就是各种桌游、活动,大家一起玩得很开心,很快就建立起同伴感。这段经历对我来说真的很难忘,既收获了知识,也结识了一群志同道合的伙伴。

在福利方面,腾讯可以说是“宠员工体质”。日常就会发各种超可爱的企鹅公仔和周边,节日礼包更是不用多说了,精致又有心意。而且公司和BG层面经常会组织活动,参与就有机会抽奖,我见过同事抽到AirPods、Switch,真的是让人直呼羡慕。整体氛围轻松又有人情味,不只是“工作场”,更多了一份“生活感”。

回过头看,校招其实是一场信息战,提前了解一家公司的氛围、培养机制、福利政策,对你做选择真的很重要。腾讯在这方面的体验感确实不错,如果你也在准备秋招,不妨多关注一下腾讯的招聘动态,说不定能找到适合自己的节奏和环境。

最后,希望正在求职的同学都能少踩坑、少焦虑,早日拿到心仪的offer!也期待未来能在腾讯和大家做同事。

内推串码:O5E0LA0Y
#腾讯TEG#  #腾讯校招#
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发布于 08-22 10:15 广东

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09-23 21:27
已编辑
四平职业大学 机器学习
面试有史以来第一次是本校学长/学姐面,但是很可惜可能G了首先自我介绍,介绍两段实习+硕士课题,先简单介绍了一下,然后让我重点详细介绍一下在蚂蚁的实习工作,就按照timeline列举了一下做了哪些工作,中间穿插一些提问然后又让我重点介绍了自己的硕士课题,聊完课题之后提问:问:是否了解内存池,如果让你设计一个动态内存池,你会有哪些考量?答:先说明自己没有做过上层的内存管理,然后从底层的内存管理介绍了一下,对数据分块、淘汰策略、数据预取等方面的一些基础的策略,然后面试官也没有追问拷打(感谢心软学姐);问:对未来的职业方向有没有自己的想法?答:说了一下自己硕士的方向与现在大模型优化技术的结合,未来可能是一个潜在的优化点,举了一个详细的例子;手撕:实现一个包含环检测功能的链表反转的代码,如果有环,返回nullptr,如果无环返回反转后的head node,腾讯手撕依旧考察基础,让我写完整并且打印示例,一次通过了反问:了解一下业务?答:主要做大数据,介绍了一些业务场景,然后心凉半截,因为我说的未来规划和业务场景基本上毫无关系然后又提问是否了解Ray?我没有听过,我说不了解,然后又问了一句,对其他分布式工具是否有所了解,然后就说了Megtron了解一些后续下来问室友发现Ray就是vLLM官方实现分布式的一个工具,但是之前也没有了解过
发面经攒人品
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09-04 02:07
已编辑
北京大学 产品经理
1.自我介绍2.三高理解,谈谈如何在开发中保证三高3.谈谈冷热分离架构,在机架层和在业务层怎么做4.服务的可用性在mysql集群架构什么问题5.手撕记录一个id,时间戳,数量找到哪个时间点数量总和最大6.设计一个map-reduce架构解决这个问题7.遇到数据倾斜怎么办呢8.加盐怎么知道要对什么key加盐呢9.除了加盐还能怎么变呢10.宽窄依赖11.开发中一般要避免什么,为什么12.spark的内存模型13.既然他是基于jvm的,是怎么做到对堆外内存的管理,是怎么做的,做到什么效果的,这个地方详细讲讲14.rdd是存放在哪里15.如果有oom了,怎么分析排查哪里触发了oom16.除了代码问题导致oom,还有什么可能导致了oom17.你在设计开发的时候会注意什么东西避免出现oom,以及其他问题18.举算子导致触发宽依赖19.groupbykey和reducebykey区别20.详细分析spark从输入到rdd到输出中间三个阶段的一致性是怎么实现的,尤其中间commitcoordinator 详细展开讨论讨论21.详细分析spark容错的机制,有什么层面的容错,是怎么做容错的,展开讨论讨论22.详细分析spark节点间是怎么通信的,用什么协议,怎么用的,有什么好处23.详细分析下spark持久化机制是怎么做的,spark是怎么和hdfs交互的,这个过程的细节24.spark的shuffle机制是怎么样的,有哪些shuffle,详细展开讲讲25.这shuffle中间有和内存模型相关的东西,请你再详细讲讲他们的关系毫无心理准备,spark直接被全方位问穿
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