本来打算明年投暑假实习，但了解发现暑假实习好像都是针对26届的，27届可以投暑假实习吗？还有就是暑假期间日常实习hc会不会很少？

中午发了约面短信，一开始选最早的9点多面试，选完就发面试邮件过来了。鼠鼠还在实习，后面想到晚上还有笔试，干脆明天下午请假面试和笔试，就重新选时间到下午4点多，选完就又发面试邮件了。后面想着还是直接早上面试得了，就重新选到早上9点多，但是这次选完没发面试邮件，不知道是不是第一次那个邮件也是9点多的就没重新发。发邮件问也没有回复，现在有两封面试邮件，不知道以哪个为准了明天就要面试，佬知不知道这种到底是早上面还是下午面，都怪自己手贱。后续：早上九点半进去面试会议才发现这个链接只是签到，签到后才收到面试会议号。半小时面完，应该是寄了，只聊了实习，感觉面试官没什么兴趣。

美团给人的体验感还是很好的，面试官人很好，问的偏spark，有些spark理论还是没有掌握清楚，以下面经-------------------------------------------1. spark优化2. spark为什么快3. spark3.X和spark2差别4. spark AQE5. spark stage 划分逻辑6. union all要不要shuffle7. group by 要不要shuffle8. 内部表外部表区别9. UDF UDAF UDTF10. join表on 和where区别11. 数据仓库怎么设计12. 主题域13. 数据仓库系统总线14. 分层优缺点15. 数据仓库最重要的是什么16. 数据仓库如何保证准确率面试官还问了职业规划，给我介绍了数开的两个大方向算法：应该是双指针问题，但是我没怎么练算法，没写出来只说了思路------------------------------------------------还是八股看的不够深，算法也需要加强，感觉都会考手撕代码

岗位是做首页笔记推荐相关的东西，感觉算是比较核心10.21一面：自我介绍研究经历询问，研究主线是什么你的这些论文主要解决了什么问题收益体现在哪里，baseline包括哪些讲一下大模型实习，我以为会问推荐实习的BERT和GPT的区别，都是怎么训练的二者的finetune一般怎么做SFT和RLHF一般各自用在什么场景，各有什么优缺点目前long-context中主流的方法有哪些transformer和lstm+attention相比，主要的改进点是什么对整个推荐系统链路有哪些了解打分样本空间分布与精排不一致（精排对粗排返回的样本做排序，粗排则要对召回的样本打分），相关的解决方案了解吗介绍下推荐实习...