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je1ly
2024-10-28 11:19
快手_Java
发布于美国
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拼多多HR面
距离三面过去快二十天了,终于约了HR面,想问下拼多多HR面有哪些雷不能踩?
服务端研发要多少比较合理?我看往年30K,怎么今年30K都要不到了?
如果问有哪些Offer,怎么说比较好?
#拼多多#
#拼多多hr#
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xiapi给我狠狠oc
门头沟学院 Java
我说30 hr感觉低了 但包不去的 强度太大了😰😰
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发布于 2024-10-28 19:47
陕西
番茄炒蛋nqi
门头沟学院 Java
看网上说白菜价27-30k,可以在这里面取值
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发布于 2024-10-28 12:30
辽宁
OC_BOY
门头沟学院 自动化
为什么30k要不到
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发布于 2024-10-28 11:22
重庆
暂无评论,快来抢首评~
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05-12 11:12
华南师范大学 前端工程师
虾皮秋招10.20(一面挂)
虾皮问法比较偏基础吧,也可能因为这个是秋招面的时长48分钟,两道手撕,计网、基础知识考察比较多面试官让候选人自我介绍岗位介绍 :介绍面试部门为 数字银行 ,负责东南亚国家银行相关业务,技术栈为 React Native,最后结束面试。询问毕业情况(明年毕业为何参加秋招、保送 / 考研情况)虚拟列表的实现方式项目价值:要求讲述项目中的难点 (如技术瓶颈)与 亮点 (如创新解决方案)。状态码:常见状态码(追问 4.4 具体错误 );缓存策略:HTTP 缓存的核心机制(强缓存、协商缓存)TCP/UDP:两者的区别及适用场景CSS:定位方式(绝对定位、相对定位)及两者区别(相对定位不脱离文档流,绝对定...
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拼多多服务端春招最近有大佬oc嘛
5月初电话确认的,hr说这周推进,周日了还是没有音信想问下大家有5月初信息确认完oc的嘛春招服务端另外想问下大家hr是哪个?(都是不回消息的嘛)很焦虑😟许愿oc如果有信息确认后的uu,欢迎私信我随便聊聊
拼多多求职进展汇总
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05-11 19:11
广西大学 算法工程师
深信服 AI应用开发 一面
1. 自我介绍2. 你在项目里主要负责哪一块,核心难点是什么3. 意图识别具体怎么做,哪些意图是你们自己定义的答案:意图不是模型自己随便生成的,而是业务先定义好可执行的意图集合。比如在商家经营诊断里,会定义订单转化分析、差评归因、客服质检、活动效果复盘、规则咨询、商品套餐优化、竞品对比、经营日报生成这些意图。每个意图都对应明确的输入、需要的工具和输出格式。实现上会用规则加模型混合。像门店 ID、活动 ID、订单号这种强结构化字段先用规则抽取;再用模型做意图分类和槽位补全。模型输出不能直接信任,要校验意图是否在白名单内、槽位是否合法、是否缺关键参数。如果缺门店或时间范围,就进入追问,而不是直接查...
AI-Agent面试实战...
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05-11 10:09
已编辑
蚌埠坦克学院 Java
虾皮 一面
📍面试公司:虾皮🕐面试时间:03/17💻面试岗位:java❓面试问题1. 封装核心接口降低40%对接成本,之前有哪些因素会影响构建成功率?2. 构建混合检索引擎,为什么选择ES而不是其他向量数据库?你自己搭建过ES吗?3. 为什么用ES做全文搜索会比MySQL快?4. InnoDB底层数据结构是什么?为什么用B+树而不是B树或其它?5. PostgreSQL有哪些存储哲学?和MySQL的区别?6. 你的数据库支持哪些事务隔离级别?讲讲隔离级别。7. RR级别下如何避免幻读?实际编程中怎么处理?8. 你的数据库支持崩溃恢复吗?WAL怎么实现的?9. 如何将单机数据库改造成高可用集群?10. MySQL如何判断主从数据一致?支持恢复某个时间点吗?11. 你的社区项目怎么验证用户身份?只传用户ID怎么防止伪造?12. 发文章能发图片吗?怎么校验文件?13. Redis你用哪种模式?哨兵模式是什么?怎么故障转移?14. 讲一下RDB和AOF。如何将集群数据同步到另一个集群?15. 讲一下Java的GC算法。16. 讲一下TCP四次挥手,TIME_WAIT在哪个阶段?服务器上大量TIME_WAIT的原因?17. 手撕快速排序。18. 反问环节:部门业务、技术栈、AI使用情况、面试轮次、最需要提升的地方。🙌面试感想不是很难,我觉得答得挺好的,算法啥之类的基本都ok,隔天还是把我挂了。看其他帖子似乎今年0HC?
查看34道真题和解析
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05-11 19:15
广西大学 算法工程师
深信服 AI应用开发 二面
1. 自我介绍2. 详细讲一下你的实习经历,你具体负责哪些工作3. 限量出包是什么逻辑,5 万条候选线索只出 3 万条怎么判断高价值用户答案:限量出包本质是一个带约束的排序和筛选问题。不能简单按分数从高到低取前 3 万,因为业务里还有很多约束,比如销售每天承接能力、行业配额、城市覆盖、客户冷却期、黑名单、重复企业、近期已触达、历史投诉、企业规模、潜在金额等。我会先做硬过滤,再做评分排序,最后做配额调整。硬过滤去掉无权限、黑名单、近期已触达、关键信息缺失的线索;评分层综合行为分、画像分、意图分、转化概率分;配额层保证行业、区域和销售组之间不会极端倾斜。最终不是单纯 topN,而是 “topN +...
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