今年有收到 wxg 意向的了吗？排除转正

🕒岗位/面试时间：微信支付风控算法/2024.8.28上来面试官介绍说这边是微信支付部门做风控的，跟我以前的经历可能不太一样，问我有意愿吗？我当然回答愿意。随后给我出了两道题，第一道是有序数组找到target所在的左端点以及右端点，用两次二分解出来；第二道是汽车加油问题，这道面试官只用我说思路，我说了常规的o(n)解法，然后还问有更简单的方法吗，我说没了（也确实没有更简单的了？）。随后开始问我实习的内容，感觉面试官对nlp相关的不太熟悉，我很细致的从背景及以前的做法开始介绍。然后感觉面试官很执着于我是否有模型线上部署经验，但是我实习这边线上模型是有专门的部门来部署的，就很难绷。最后是八股文transformer有哪些防止梯度消失或爆炸的结构，layernorm和batchnorm的区别，xgboost相比于GBDT的改进（这个基本没用过，坑坑洼洼背了几点），spark宽窄依赖是什么（完全不会。。）面试完约一小时后收到邮件。当时没仔细看还以为是评价面试体验的邮件，今天早上再次打开才发现是寄信，难崩不过也许并不是一件坏事吧，风控算法和我做的确实不太相关，腾子反正能打复活赛，希望能遇到更好的，大家共勉 #面试#  #凉经#  #腾讯#  #wxg#

实习拷打 说一下MySQL的索引和你的LSM-tree的索引吧 如果你需要对你的转账记录做持久话，应该如何操作？ 你的数据库的性能怎么样？ 你在raft算法层面做了什么优化吗？ 如果已经上线的项目，内存突然增加，如何排查？ golang的gc讲一下？ 我看你说你自己比较爱学习技术？最近在学什么？ 你之前实习的时候项目不是部署在k8s上的？ 两道编程题，一个数列中超过半数的节点 全排列去重 第二天秒挂捏，感觉强度还是挺高的，发个面经攒人品，希望可以打鹅的复活赛

秋招直接简历挂，美团hc都给了实习转正吧…

一面自我介绍经历和项目拷打有定义新的 mlir dialect 吗做项目时有参考 torch-mlir 吗有考虑动态图的问题吗转成 tosa 和 tensor 后，接着 lower 到哪些 dialectOne-shot bufferization 和基于 dialect bufferization 你有了解到吗了解 llvm 的 isa 和 dyn_cast 吗做题给定一个计算图，计算运行该计算图所需的最小内存反问做什么的：面试官是偏图编译优化的面评：总体还是比较满意的，但各个项目和实习都可以再做深入一点二面自我介绍写过 cuda 吗了解静态图和动态图吗，他们之间的区别是什么mlir 中怎么...