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以下是面经分享:

第一轮技术面

  1. 自我介绍
  2. 强缓存与协商缓存机制实现原理
  3. HTTP/1、HTTP/2、HTTP/3的核心区别
  4. Set与WeakSet的区别及弱引用特性
  5. 闭包与V8垃圾回收机制
  6. React Hooks的设计动机及函数组件与类组件的差异
  7. React Fiber架构解决的问题及实现思路
  8. 手写发布订阅模式
  9. 实现Promise.resolve及手写Promise核心逻辑
  10. 字符串处理题(去重、查找重复字符、提取重复子串)
  11. Vue/React状态管理工具的选择与实践

第二轮技术面

  1. 低代码平台的功能设计、用户场景与技术难点
  2. 性能优化案例(首屏加载、资源压缩、CDN策略等)
  3. 浏览器渲染流程及重排/重绘优化手段
  4. WebSocket断线重连与数据一致性保障方案
  5. 安全实践(Token生成、防截取与加密策略)
  6. 跨语言交互可行性(如WebAssembly与原生接口调用)
  7. 设计一个通用前端模块的扩展性与维护性考量
  8. 技术选型标准(框架对比、工具链评估)
  9. 事件委托原理与应用场景
  10. 跨域解决方案(JSONP、CORS、代理服务器)

第三轮HR面

  1. 未来3-5年技术方向与成长目标
  2. 对美团业务的理解及岗位匹配度分析
  3. 过往团队冲突解决案例与反思
  4. 如何快速融入新团队并建立影响力
  5. 高强度工作下的抗压方法与时间管理策略
  6. 自主学习能力体现(技术博客、开源贡献等)
  7. 离职原因及职业规划
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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)
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