3.19上午面了美团，全场问简历里的科研和项目，无八股。算法题：将数组中的任意一个数改为这个数的两倍，使用次数不限，使所有的数都相等。问是否可行。（感觉问的不算深入，就是整个简历再介绍一遍）

鼠鼠刚刚面完春招一面 感觉有点难度 基本都是在深挖简历然后同时拷打八股 然后手撕代码美团那个编写平台有点像核心代码模式和acm模式的混合体 用的贼不习惯 磕磕绊绊的 不知道还能不能进二面了 有大佬这几天面完约二面的吗？

组内直招，我给自己捞一下实习生联系方式****************************职位描述1、负责机器学习训练和推理系统的研发与性能优化，包括但不限于：超大模型计算性能优化、千卡训练集群调优、分布式推理系统、大规模推理流量调度等；2、负责解决大规模AI系统中高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关，支撑公司内外千万客户流量需求；3、负责大模型训练和推理前瞻性技术架构的调研和引入，技术方案不限于分布式训推系统、子图匹配、编译优化、模型量化等；4、负责异构硬件的引入与训练推理框架的集成，包括但不限于GPU、NPU、TPU等；5、面向全球多地域超大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU 超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率；6、与算法部门深度合作，分析性能瓶颈，通过软硬结合提升模型训推效率，支持AI工具链和技术生态建设，推动公司AI关键业务发展。职位要求1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；2、熟悉常见的算法、设计模式和数据结构，具备扎实的操作系统、计算机体系结构等知识；3、独立分析问题和解决问题，自我驱动并对过程负责；4、以下条件为加分项：1）能够理解GPU硬件架构，熟悉GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验；2）参与机器学习系统开源社区项目经验，熟悉机器学习系统各项流程中的工作原理；3）有至少一种大模型训练/推理框架使用经验，包括但不限于：vLLM、TensorRT-LLM、SGLang、Megatron-LM等。

20min 秒挂自我介绍项目是自己用来学习的还是已上线kafka是怎么实现高吞吐低延迟的怎么保证消息的一致性，顺序性怎么实现消息到同一个分区不在同一个分区能实现顺序性嘛equals和hashcode的关系volatile和synchronized区别举一个典型应用场景实现一个无锁队列(不会)为什么不推荐使用finalize方法垃圾回收机制中哪些因素会影响对象的回收一般什么情况会使用反射使用反射风险设计一个支持百亿级数据量的去重系统如果让你重构一段冗余且缺乏注释的代码，你会从哪些维度入手反问？一周出结果还有两面#面试经验# #阿里控股# #阿里#