腾讯会议一面

💻面试岗位：后端开发❓面试问题：1、自我介绍2、介绍下慢SQL优化分析3、explain里面具体是通过哪些关键字进行分析？4、介绍下索引下推5、explain计划里面哪个字段能看出使用了索引下推呢？6、索引会影响写入性能吗？你们的数据写入是怎么样的？7、用户数据脱敏是怎么做的？8、介绍下Kafka消息队列的原理？9、介绍智能问答项目怎么使用对应的中间件的10、ES使用的是什么索引结构了解过吗？11、有深度使用过ES吗？ES的架构了解吗？12、有接触过这种大数据生态吗？13、有线上排查经验吗？比如说线上遇到瓶颈了，内存溢出，接口不响应等经验？或者知道如何去解决这些问题吗？14、对ThreadL...

项目吟唱 问了一堆RAG相关的问题，以及记忆检索我的工作与RAG工作有什么不同，然后针对我的项目一直反复在问记忆设计问题，主包这部分比较熟悉，基本都答上来了。主包正在沾沾自喜的时候，突然问了我工程向的问题，HTTP123有啥区别，我没崩住，我说我还不太了解然后还是工程项的问题问了几个，一共面了一个小时反问：部门什么业务，你觉得我面试怎么样面试官：尴尬一笑那我也是没招了好吧结尾面试官说：我们主要是做云计算巴拉巴拉的，其实和你的项目经历不完全符合,只是要求你懂LLM内心OS：婉拒吗，有点意思，何意味总之除了部分两个工程向问题没答上来，别的还是可以，神秘男子期待二面中...

我投的是后台开发，不知道为什么面试官是C++的，因为技术不互通吧，基本上在闲聊，比较轻松，这里把腾讯元宝的总结贴出来吧1.自我介绍​​2. 技术栈与语言理解​​​​编程语言对比​​：候选人认为Java相对笨重，Python语法简洁且库丰富，Go语言性能较好。​​C++理解​​：认为C++效率高于Java，更贴近底层，常用于系统编程。​​内存管理​​：指出Java的JVM可管理对象内存，但ThreadLocal等资源仍需开发者手动管理，不当使用会导致内存泄漏。​​3. AI工具应用​​​​日常使用​​：候选人使用CodeX、Kimi等AI工具辅助编程、生成文档和PPT。​​协作模式​​：强调与A...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。