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开局介绍了自己的部门（我一脸懵逼，因为内容完全没掌握过）介绍了自己的实习（manager表示你这全职实习期不是没时间上学）问题：1. 1tb 文件如何读入并且挑选前100行2. 1tb文件如何读如并且统计词频3. java 多线程相关问题4. 缓存相关问题，大文件读如如何高效使用缓存剩下的我因为被拷打的太难受就记不清了（海外6点早上起床 头蒙蒙的）面试官是一个年纪不小的女性，互动非常少，一直在记录面经还是啥（反正一直打字），体验不是特别好（其实听完面试官介绍部门我就知道差不多G了）写题：1. ip地址转换64位uint2. 链表折叠

腾讯还有hc吗，三面挂之后就没捞过我了，流程也灰了，现在只能干等着，都不知道还会不会捞人😭😭#秋招# #腾讯#

问题有些怪，基本没怎么问算法相关技术问题，就硬质疑。没出手撕题，体验有些差，可能kpi1.有什么offer了，有了x的offer不考虑留下么2.祖籍哪里，意向部门为什么填的视频号，我们可不是视频号哦（尴）3.最熟悉什么语言，python脚本性能问题怎么解决，怎么优化（感觉太宽泛了）4.熟悉哪些容器哪些数据结构，问字典集合底层实现（面的是算法吗）5.讲实习项目，问一些数据，问认为模型学到了什么信息，然后质疑下业务指标提升的结果，就这个解释半天6.问实习team的规模，组成，和开发怎么对接7.问认为自己有没有自驱力8.关于推荐看的新的论文，讲了一个，不是大模型不满意，问我了不了解大模型在推荐里的应用。我说可能现在都还在尝试，不太成熟，讲了个比较简单的做embedding9.反问:反问了下对面的业务以及有没有大模型的应用，他说有很多啊，很多公司都在用，并且有一定的效果，不像你说的不太成熟，只是说可能没有好的paper（难绷，像羞辱了）over，体验较差，感觉不会有后续了10.28:挂了，体验问卷狠狠差评 #面经# #推荐算法面经# #推荐算法# #算法# #腾讯#

2024届 腾讯 TEG 分布式存储 一面40 ~ 50min 左右，先问了一下实习，详细介绍了一次排查问题的过程，面试官评价为思路很顺畅。然后聊了一下 OS 方面的内容，问了进程切换怎么做，然后讨论了一下怎么实现一个文件系统（数据结构，寻址方式），你会怎么设计一个分布式系统。