腾讯云智二面挂

据说三面面试官是团队负责人，平时非常忙，这场面试前前后后约了好几次才终于定下来。 面试时间正好卡在饭点。面试官进来时状态还很饱满，先随口问了我一句：“吃饭了吗？”简单寒暄后，他很快切入正题： “我先给你三道题，你先做。我把晚饭吃了，等会儿还有个会。中间有问题随时开麦问我。” （我虽然听说了字节很忙，但是这是第一次切实体会到“居然忙成这样”…） 说完，他简单交代了题目和要求。 我只回了一句： “……好的，老师。” 三道题分别是：SQL手撕、基础算法、场景题。 SQL已经忘记具体题目； 算法是：链表隔K个元素反转 幸运的是，我整理过一些常见场景题，而那道“4G物理内存给100G文件的排序方法”我刚...

疑似kpi，全程没开摄像头1. 请进行自我介绍2. 详细展开其中一个项目3. 二级缓存与DB的数据一致性问题4. 多级缓存架构的致命弱点——中间环节故障时的数据一致性问题5. 压测细节6. 超限处理方案7. 令牌桶的回填机制8. 令牌桶最大容量以及如何动态更新9. Kafka如何保证消息不丢失10. topic和partition的作用11. 库表字段定义逻辑，还有哪些细节需要注意12. 索引的实现原理13. ID自增的实操问题14. 删除数据后ID仍被占用的原因15. ArrayList和LinkedList的区别16. HashMap的实现问题，红黑树的应用场景17. JVM内存分区18. 为什么要划分from，to，Eden区，为什么不全是from或to19. 线程池参数设计逻辑，以及具体代码实现场景20. Sychronized与Reentrantlock的区别21. 求职意向和地域选择第二天晚上重回筛选中

暑期找了一个月左右，最后拿到腾讯cdg的offer了。个人感觉现在暑期后端确实是很卷，可能是因为后端的hc在逐渐缩小吧。普通本科生面试机会相对会少很多，本人之前有一段百度实习，但是也过不了很多公司的简历。对于面试过程，感觉有了实习之后面试官会减少问八股，甚至不问，都是一些实习的深度拷问或者问延申的一些场景题。感觉有一段能跟面试官聊的实习经历还是很重要的，另外就是ai相关的也很重要，需要持续学习。面试经常会被问到具体的ai相关实践，一些概念，还有对ai的个人见解等。timeline4.1约面 4.3一面 4.9二面 4.15三面 4.16HR面 4.20转录用评估 4.21oc

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。