携程校招|内推NTAH5kk

面试轮次：三面岗位：AI平台研发/机器学习平台工程师难度：⭐⭐⭐⭐⭐📝面试题“为大规模分布式模型训练（如千卡级别训练ERNIE 4.0）设计一个高性能、可扩展的数据预处理与采样服务。要求：1️⃣ 能从海量（PB级）原始日志/文本中，实时清洗、去重、标准化，生成训练样本；2️⃣ 支持复杂的采样策略（如按热度负采样、难例挖掘）；3️⃣ 服务需以高吞吐（>10W样本/秒/节点）向训练集群供给数据，并保证全局采样分布的一致性。给出架构设计、核心数据处理流水线，并解决数据倾斜与背压问题。”💡解析：AI工业化生产的“数据引擎”💻 这道题直击AI工业化生产的核心——数据流水线。它要求构建一个从原...

吓哭了，明天被面试塞满了

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

1.自我介绍2.手撕 lru（多了一个x秒自动过期）3.刚刚的代码哪些部分在并发环境下会线程不安全，如何解决4.拷打项目5.有没有大模型微调相关经验6.Redis为什么比其他数据库快，为什么加载到内存会比硬盘快7.刚刚提到了上下文切换，什么是上下文切换，具体是干什么的8.Redis除了分布式锁还能做什么9.Redission看门狗机制10.如何使用ai coding的11.如何学习新技术12.反问lru写的太慢了没完全写完，面试官让讲了一下思路就给过了。但是线程不安全这一块回答的有点磕绊。当天晚上约二面。