前端开发面经-华为OD-22届

在牛客平台上面的，AI面链接发邮件后的7天内有效，挺严格的，要完整投屏，还要手机进入小程序进行监控，眼睛不看摄像头和发出其他声音还会提示。反正就当做正式面之前的热身。1. 先说说为什么要应聘前端岗，以及做了哪些准备2. 选择题（多选&单选）大概就是让你选学过的课程、语言、框架、技术栈等等，后面应该是会根据你选的随机提问3. 有1次换题机会的问答  a. 介绍下JavaScript的polyfill（不会，直接换题）  b. 如何去计算某段JavaScript的计算时长，说出3种方式  c. TIME_WAIT状态如何改变（没提示是TCP握手中客户端的状态，一上来直接懵了，继续换题）  d. SNMP的工作流程和执行原理（md，只知道是应用层的协议，蚌埠住了...）  e. promise的三种状态  f. Vue中的事件和DOM事件有什么不同  g.长轮询和websocket的区别4. 没有换题机会的问答（事情逐渐离谱）  a. 描述你最近参与的一个前端项目，并解释你是如何设计其架构的，包括技术栈的选择和理由。（提到的是我的一个关于医学大数据教学和实验平台的项目）  b. 这个项目关于医学大数据的存储和设计的方案（怎么就问到非前端内容了...，直接解释说只是涉及一些课程和作业方面的业务）  c. 使用了哪些数据库技术，以及如何应用到不同的业务场景（可能我前面提到的这是一个全栈的项目）  d. 对项目的后台数据进行了哪些安全方面的处理  e. 对于数据库，如何进行容灾和备份处理（问的都是关于数据库方面的东西，有点忘了...???）  f. 低代码平台的实现方案，你会怎么设计（我都没做过，咋知道...，只了解一些相关的api，无语了）  g. 描述对于一个项目的不同技术方案，你是如何去做比较和选择，还让举例  h. 如何去衡量团队成员对某个技术栈的熟悉程度和这个技术栈生态的发达程度，从中去做选择（离谱，只是我前面提到了点关于技术栈选型）参考为主吧，我是真不懂为啥一个前端实习会扯到这么多的关于数据库和技术方案的问题#前端##腾讯##AI面试##暑期实习##凉经##前端实习#

本人双非一本科班，三段实习经历，从今年一月份开始面腾讯，至今已经五进宫腾讯，其中三次一面挂，一次三面挂，一次二面挂，总感觉每一次面试都是只差临门一脚。前两次面试，要么就是算法差一点写出来，要么就是实习的项目理解不到位，到后来自己查缺补漏之后对自己的项目理解已经非常到位了（主要还是感谢之前面试官的拷打）。要说哪次面试让我印象最“深刻“，那一定是一次三面和一次二面。这也是我今天为什么发这个帖子的原因。三面：不点名部门。整个流程持续了一整个月，每一次面试间隔一周，最后一次三面的时候，面试官从进会议开始就黑着脸，中间偶尔会做自己的事，没有问什么技术问题，聊学校生活和实习生活，但是整个过程给我的体验不是很好，于是面试结束过了整整6天才把我挂了，整整浪费了本人一个月的时间！！二面：不点名部门，也是最近一次面试。一面的难度有点大，面试官水平很高，不过最后也是过了，个人觉得面评也是不错的。直到二面，在我对我的项目介绍完之后，面试官好像听不懂我说话似的，一个问题要问好几遍，整个过程面试官说话也是断断续续支支吾吾的，问的问题前后都沾不上边，一度让我怀疑是不是真的是腾讯的面试官。中间还问了很多逆天的专业问题，在此本人也不想赘述，只能说专业能力甚至不如小厂的员工，不出意外面完秒挂，页面变灰，不再被捞。至此，本人已对腾讯祛魅，虽说由于学历太低，整个暑期实习的求职过程中只有腾讯给了机会，但是有些面试体验真的很差，导致本人现在已黑化，发此文宣泄！#牛客AI配图神器#

听说在牛客许愿很灵 许愿团子oc 爱 信 等给我offer我以后超市只用小象超市 外卖只用美团

美团大模型产品转正实习面经（已offer）先说结论：整体看美团的大模型产品面试非常偏技术导向，面试官的水平很高，对项目的技术细节和商业化思路追问的非常细致，面了50分钟左右；需要大家掌握基本的ai技术，对自己所做的业务细节有足够的了解、对未来商业化的路径有思考；我下面的面经拆解也会分成技术常识题和项目细节两个大部分一. 自我介绍在面美团的转正实习之前我只有一段中厂的ai产品实习，并不是很突出；所以我从经验（也就是过去的实习项目）和能力（自己的能力如何和ai产品对口）两个维度介绍了自己，面试官挺感兴趣的，所以后续问题基本是在追问这两个部分二. 项目细节题1. 你们业务这个垂类大模型是怎么训练出来的？垂类大模型主要解决什么问题？ 垂类大模型是基于集团内的通用大模型微调的2. 你参与过模型训练吗？会觉得产品是算法工具人吗？产品视角你觉得能为模型训练贡献什么？3. 你提到你们项目目前还在探索商业化路径，那你觉得未来可能是什么盈利模式，或者说你觉得到底什么样的ai产品能赚到钱？4. 你怎么去定义badcase？标准是如何制定出来的？5. badcase的评估是你进行吗，还是有专门的外包团队？6. 了解自动化的ai-native评估方式吗？为什么你们不采用这种方式？7. 你们这个知识库主要场景是什么？传统的ai不能进行这样的知识问答吗？8. rag的流程是什么？9. rag的知识库来源是什么，其中你提到拆分逻辑，这个逻辑是怎么确定的？10. 如何优化rag里的badcase，提升rag效果？三. 技术常识题1. bert和transformer是什么，解释一下2. 为什么有这二者架构上的区别，使用场景上有什么不同？3. 大模型的大体现在哪些方面？4. 为什么传统ai没有像现在这样跑出来5. 为什么现在的ai都是一个字一个字蹦出来回答的6. 什么叫模型的过拟合？7. 你前面也提到dpo，dpo是什么？dpo和sft有什么区别？8. 什么业务该用大模型，什么业务该用小模型？9. 了解注意力机制吗？需要内推的小伙伴可以用下面的内推码哦美团2025届春季校园招聘暨2026届暑期实习（可转正）启动啦带【转正实习】的为26届暑期实习岗招聘岗位：技术类、产品类、商业分析类、零售类、运营类、设计类、市场营销类、职能类、金融类、销售、客服与支持类、综合类等工作城市：北京、上海、深圳、成都、香港、广州等诸多城市内推链接：https://zhaopin.meituan.com/m/campus?zp-from=hiring-campus-bole-elephant&staffSsoId=23765171内推码：RXB7BM8 （简历优先筛选，流程加速推进）