腾讯暑期产品面经(一面➕二面➕hr面)

一面:
1.自我介绍
2.对每一条简历上的数据都进行询问怎么得出的,ab怎么做的?
3.平台模型怎么搭建的,ai怎么加进去的,具体在里面做了什么?
4.做的这个app功能展示【运用了数百种模型识别】有必要用这么多吗?
5.自己的一些职业发展,有没有用过他们app,有什么体验,以及用你的产品角度去分析哪里可以迭代?

二面:
1.面试官介绍部门,岗位要求
2.自我介绍
3.为什么想着换实习?
4.搭建平台需求的原因是什么?当前业务情况是什么?
5.运营在这个平台上的操作流介绍一下?human in the loop体现在那个步骤,依据是什么?回溯效果是什么?怎么得出的数据?
6.场景题:搭建促销的平台关注的点有哪些?给指定的用户关注点?哪些关键字段?【三连击
7.你会用ai干什么?
8.常用的app有哪些?
9.为什么想去做token平台?业务背景是什么?各种ai侧重点是什么?
10.日常休闲会用什么app?
11.你觉得目前我们业务还有什么地方可以提升的?【叽里咕噜说了七八个,从不好实现的到好实现的
12.对问题11的追问,怎么判断用户的高涨/冷却
13.对面试的这个岗位有什么预期?什么规划?
14.反问环节

hr面:
1.自我介绍
2.信息核实(学校、专业、居住地等等
3.在最近这段实习中遇到最大的产品迭代的问题是?怎么解决?
3.现在有没有其他大厂offer?给了腾讯的offer一定会来吗?
4.到岗时间、薪资、福利等等

一面和二面比较难,都基本45min,全程不灌水!
hr面主要是信息的核实
希望大家都拿到心仪的offer🍀🍀
ps:多盖offer大楼,这段时间kuku盖

最后给点面试的小建议吧:
1. 简历真得往死里挖,每条数据都得能讲出“怎么来的、为什么这么干”,尤其是AB和模型那块,别含糊。
2. 别光说自己做了啥,面试官更爱听“有没有更简单的办法”,比如几百个模型真的有必要吗?这种问题很杀人。
3. 场景题建议提前练练,像促销平台、用户关注点、关键字段这种三连击,脑子要转得快。
4. 面哪家就把哪家产品用透,能说出体验不好的地方,再补个你觉得怎么改,很加分。
5. 自己的规划要想清楚,别太虚,讲“为什么是你”和“你想在这长成什么样”就够了。
6. HR面没啥花头,信息别造假,问你多offer怎么选,想好再说,别当场犹豫。
7. 最重要的一点:别灌水,每句话都要有内容,他们真的会一直追问。

祝大家都能拿到心仪的offer,offer大楼盖起来!#HR面都在聊什么?#
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楼主你应该也是拿到offer了吧
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发布于 昨天 16:16 陕西

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
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