算力大陆
7.4 沟通 7.7 发送简历
9 一面 45min
- 介绍 产品实习？
- 防止恶意攻击
- JWT 源码
- 前端服务
- DNS
- @Mapping 细节
- AOP
- 索引
- 数据库操作
- 数据库连接参数
- 数据库模糊查询
- 修改数据库表结构
- 10亿个数找前20个 建议： 细节+源码
10 二面 30min
- 介绍 优化
- 最有挑战性的点
- 最大的挑战
- 如何解决问题
- 为什么使用 XXL-JOB
- XXL-JOB 高可用原理
- 高性能投票
- Redis缓存
- 缓存穿透和缓存雪崩
- Redis一致性
- 为什么使用 Spring Cloud
- ES索引优化
- 如何解决
- AI的使用
- 对于AI的看法 7.11 oc
BDA China
7.10 沟通 + 发送简历 + 笔试 7.11 约面
14 一面
1
- 第K大的数
- 台阶 x 2
- 1-1亿素数 2
- 实习经历
- 项目经历 3
- 发展方向
- 实际工作内容介绍
- 对岗位的兴趣程度
- 优缺点 7.15 oc
字节飞书
7.10 投递 7.14 约面
15 一面
- 最小路径和
- 麻将胡牌 当天约二面
21 二面
表达时避免「额…」
回避不擅长的领域
不要有杂音
- 自我介绍
- 博客网址
- 百度实习经历（比较有挑战的事情）
- 如流知识库文档智能导入解析
- 业务结构（生成与文档层级结构对应的目录结构）
- 为什么不直接通过代码（首先解决普及问题，代码是下一步的计划）
- 怎么做的，难点（前后端联调，线上本地差异首先排查环境变量）
- 前后端选择（学生时期试错成本低时，多尝试不同方向 + Vibe Coding 时代，掌握多方面的知识，能够把握 coding 方向也是一个重要技能）
- 详细介绍论文
- 出发点
- 冷热数据工业界实践（时间）
- 学界思路
- 为什么要这么做，动机（更加精确）
- 验证（生成模拟数据）
- 对 AI 的了解和尝试
- 大模型的了解（开源大模型gemma）
- CCF-A （稀疏矩阵优化 LightGBM）
算法题
- 回溯
Shopee
7.15 投递约面
17 一面
- 自我介绍
- 实习介绍
- 智能代码生成
- 智能搜索如何实现
- AI 智能总结
- ES存储匹配
- 活跃度程度
- 前端埋点
- 后端大数据 MapReduce
- B+ 树索引
- B 树索引
- Hash 索引
- TCP、UDP
- 可靠如何保证
- 服务注册发现
- 负载均衡
- ES的搜索
- 为什么使用多级缓存
- Redis 热点数据使用的数据结构
- Java
- 线程池
- 大数据了解
- 实习收获
算法题
- 二分
- 尝试用Java实现
- 数组中重复数字 反问
- 业务
- 建议、提升
18 二面
- equals & hashCode
- CSRF
- 自定义 AOP 注解
- 延迟双删
- 如何保证系统高并发
- 多级 cache
- 计数字段
- 用户行为聚合
- XXL-JOB注册
- 自动配置 算法
- LRU 反问
- 团队规模
- 建议
22 三面（HR面？）
自我介绍
博客内容
- 问题解决经验
- 知识积累
博客更新频率
平衡写博客的精力
本身总结也是学习的过程，每天十几二十分钟，当成日常去进行
博客访问量
自用为主，没有统计访问量
百度实习经历
长期职业规划
AI 对于研发过程的提效
40亿数据1GB内存判断是否存在
- Bitmap
- Hyperloglog
- 布隆过滤器
sql并发、乐观锁
Java Web 掌握
实习时间 出勤
反问
工作内容
建议
多个解决方案
小红书
7.16 HR联系 7.17 约面
18 一面
- 用户态 内核态
- 共享内存 算法题
- 最长严格递增子序列
- 第K大的数
- 排序 O(n*logn)
- 快速选择 O(n) + O(logn)
- 最小堆 O(n*logk) 反问
- 团队规模
- 建议