有没有简历啊。。。tiktok直播 真的不卷。。。。。

秋招你没有offer的面试官是不长眼的还有hr的语言是不通的公司 学校 秋招 实习 毕业设计 怎么去做的这些事情这份经验是无价的

三面 为什么选择前端作为职业方向如何看待前端容易被 ai 取代的问题假设你的 pm 完全不懂技术，能否用一分钟时间讲清楚你的项目用到的某个技术的原理项目里的 RAG 的技术选型准确率是怎么度量出来的，测试集是如何构建的RAG 方案能完全解决幻觉问题吗，它可能会在什么情况下失效产品场景题。考察了事件委托和 react 的合成事件，以及产品设计你最常用哪个 app，你觉得它设计上最不合理、最想吐槽的点算法：实现一个微信抢红包的策略函数说说你觉得自己有哪些没聊到，但你觉得很重要的亮点和优势

1、自我介绍2、介绍项目，两端实习都分别问了问，这个部分大概问了20分钟（分布式数据的主从切换没答好3、八股文：a、除了mysql你好用过别的数据引擎吗？（PG，ES，感觉面试官可能想要问一些流式处理的东西，没敢说spark，flink这些，怕被深挖b、mysql的索引讲一讲c、mysql为什么使用B+树？d、消息队列了解吗？具体讲一讲原理。（这个我可准备了，巴拉巴拉kafka，rocketmq讲了半天e、jvm了解吗？运行时的内存区域是什么样子的？f、常见的垃圾回收算法有哪些？g、CMS垃圾回收器和G1垃圾回收器有什么区别？4、算法题：全排列5、反问小红书这个商业技术是大部门一起面，包括电商和商业技术，最后根据候选人意向和经历分岗。

二面的强度比较大，问的问题都很深刻，关于对上一段的实习经历的询问就暂时不放出来了，因为是用实习公司的实际运营内容去作答的，涉及到机密问题。 ok，让我们再复盘一下面试官问的技术细节问题吧。1.Spark是怎么做内存管理的？（开头就有点涉及到我的知识盲区了） 因为Spark与MapReduce最大的区别就是Spark是在内存中做计算，中间数据几乎不落盘，所以Spark对内存的管理有一套它自己的规范，主要目的是平衡数据的存储（基本就是RDD 的缓存，注意：很多同学一想到RDD的缓存就也想将checkpoint说出来，但是checkpoint是把时间落盘了的，这点要尤其注意，说错了很减分）和执行计算...