字节二战 一面1h

1. 请先做个自我介绍。

2. 你的两个项目(RAG项目、美食点评服务平台)分别是什么时候做的?

3. 请简单整体介绍一下美食点评服务平台项目。

4. 这个项目中的双层拦截器是干嘛的?拦截什么、实现什么功能?

5. 你用Cache aside模式解决缓存穿透、动态性等问题,能简单介绍一下整体方案吗?

6. 缓存空值的方式解决了缓存穿透,但对用户业务有什么影响?如何解决空值返回与实值获取的问题?

7. 缓存空值时,如何确认对应的键在数据库中是否存在?是写机制还是读机制保证的?

8. 请讲讲RAG企业智能知识库问答系统的整体结构、模块构成、每个模块的作用及模块间的协作方式。

9. 文档分块采用了哪些策略或方法?

10. 实验下来,chunk大小和Overlap设置多少效果较好?如何度量效果好坏?

11. 智能问答系统整个过程中会涉及多少次模型调用?整体性能如何?首字延迟率大概是多久?

12. 首字延迟率达到10秒左右的原因是什么?

13. 各环节的时间占比如何?每块的时间量级大概是多少?

14. 流程中使用的Embedding模型和大模型分别是什么?

15. (代码题)岛屿数量问题的解题思路是什么?

16. 若不想让算法运行后原二维数组变成全0(避免副作用),该怎么做?

17. 你有什么问题要问我吗?

算法题第一道,二叉树a和二叉树b 判断b是不是a的子结构 ,不会做换了岛屿数量,dfs的终止条件脑抽了用while break然后调半天不知道哪错了,前面答上来80%吧,算法没撕出来大概率挂了
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昨天 15:11
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华东师范大学 算法工程师
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。
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