海光信息供应链管理面经

自我介绍实习A 系统 多业务线的统一纳管配置是什么意思延时双删解释一下；有没有可以根治数据库与缓存不一致的方法；为什么不采用主从读写分离用户如何触发点位上的投放召回有没有通过算法模型推测用户喜好；如果让你设计，比如给用户推荐美食，如何做（数据越多，构建出来的模型越清晰）；一直拉其他业务的数据合适吗，有没有更好的方法B 平台 为什么要做综合运用三个设计模式，具体是如何做的为什么用轮询，而不是通过线程做异步通知；现在前端会做轮询，如果有人伪造大量恶意请求，怎么办C 系统 如何根据用户的实时数据优化算法模型详细说一下双链路诊断工具；为什么不在落日志之前针对失败做告警主从资源利用不均的问题是如何发现的...

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。

hr先为昨天的delay道歉了，态度很温柔也很专业。主要问一些压力的克服实习内容与成长，困难怎么克服到岗时间与实习时长为什么不考研先打了个mentor和leader比较忙的预防针反问：工作节奏，offer时间

我和我的mentor相处模式绝对是“亦师亦友的硬核技术搭子”。刚切入新能源电池测试的大数据架构时，面对每天海量的并发数据流，我其实挺头疼的。但带我的齐工从来不搞职场PUA，而是直接拉着我一起看底层链路。我们最常做的不是单向分派任务，而是一起对着屏幕争论怎么优化Kafka和Flink CDC的同步逻辑，或者研究怎么把Doris的查询性能压榨到极致。每周的部门技术分享会上，他也会极力鼓励我上去讲讲分布式数据库的实战踩坑经验，帮我建立技术影响力。平时遇到难啃的骨头，比如梳理实验室测试流程管理模块（TRP）的复杂数据清洗规则，总是一针见血地点出瓶颈，然后鼓励我大胆用AI原生工具链去提效重构。这种不讲虚...