360服务端开发实习生一面凉经

1.自我介绍2.说说你的毕设？3.分段锁怎么用的？4.如果是分布式你还能实现分段锁吗？5.MySQL怎么计算sql性能消耗，根据B+树结构计算一下每一层数据量6.索引失效场景7.联合索引前缀使用了范围查询怎么走索引？怎么看使用了联合查询的key？（key_lenth / 不同字符集的字符字节数）8.Redis的数据结构？9.位图怎么用的？10.布隆过滤器用来做什么的？怎么减少误判率？11.你了解用友吗？你为什么想加入用友？12.你有Offer吗？总结：体验丝滑，非常好。

1.自我介绍2.关于大二实习的动机3.项目切入，介绍第一个项目4.简单问了下网关实现5.muduo做了哪些优化，用到哪些新特性（面试官在为后面c＋＋八股做铺垫）6.介绍第二个项目7.开始问项目，raft8.存储底层数据结构是什么9.为什么选择跳表10.跳表是如何插入的，是否有顺序，key用什么11.是否考虑优化存储结构11.关于持久化写入时机12.宕机的问题，leader挂了怎么办13.leader复活后会发生什么14.各个节点是否会保存其他节点的数据，保存哪些数据15.重复写入一个key的value如何处理16.说一下智能指针17.为什么要weak指针18.unique指针如何转移资源19.右值引用有了解吗20.移动构造如何实现的21.多态是如何实现的22.多个子类的对象，有几张虚函数表23.多继承的子类有几张虚函数表24.stl有了解吗25.map和unorder_map的区别26.两个时间复杂度27.手撕反转链表感觉自己回答思路有点混乱，面试官对第二个项目比较感兴趣，不过一面是过了，二面排序ing

背景发现还是有很多牛油对市面上的AI工程师抱有很大的幻想，作为一个年初刚从大数据夹娃工程师转成AI工程师的老兵油子，我很有必要狠狠的戳破这些幻想。今年年初刚过完年回来，公司宣布组织内部架构调整，成立AI中台，全面拥抱大模型，第一步先内部招聘转岗，楼主脑子一热就从数据中台转岗到了AI中台。当时满脑子都是微调、训练、数据集、验证集等等等高大上的名词，进来之后无非是换个地方增删改查而已。模型底座所谓AI中台就是封装各种大模型能力，向其它部门提供公共服务，比如说AI网关、agent管理平台、工作流平台等等，涉及到模型微调，数据集训练的基本不会让半路出家的做。如果想要自行学习了解微调可以通过llama-...

面试太难了，大家如果也面这个岗最好做好准备，会问你的特别细节，比如说问你数据驱动文件怎么调里边儿具体的参数的，怎么做参数提取并断言的。问了一下，是做中台测试里边儿负责测试中台的测试。因此对技术要求，能力这方面都有很大的要求。然后我问了一下中台，因为远离业务是不是绩效会比较少？他说更多的是看你的专业能力以及对业务做的支撑……真的有点儿太坑了。第二天的更新：居然过了，真是那句话，想要你的，不管你答的再烂都会要你，不想要你的，不管你答的再好，你都不会过当时面试官问我数据驱动测试具体是怎么写的，我真是一句话都说不出来。他让我写个具体怎么导入读取数据，然后怎么跟response的响应做判别的我压根儿就写不出来  明天HR面试了要