字节国际电商推荐算法（暑期实习）面经

很奇怪， 这种完全不匹配，还能过我到二面。。。这个组做推荐业务的，也不设计大模型推荐，。。。所以感觉面试官也不知道问我啥1.自我介绍2.针对一个项目介绍3.你觉得怎么写 prompt 是比较好的 prompt？4.如果你需要生成一个广告或者摘要， 你怎么做让模型的字数尽可能少？5.为什么你们的业务要用这个基座不用那个？6.你用过那么多大模型，他们有啥区别？（就从激活函数 NORM prefixLM casualLM transformer 位置编码讲）7. 你觉得先 NORM 和后 NORM 有啥优劣？8. MHA 的计算时间复杂度是多少？和 FFN 哪个复杂度更高（感觉好像不太好直接比较啊）手撕 MHA（其实我都没写好，面前看过代码，但是接口记不住，就随便写了个样子）没写完呢就说可以了，面试官也没看然后问：大模型训练常见的 loss 有哪些，写一下公司（写了交叉熵 KL 散度 PPO DPO 的 loss）反问：你们推荐用到大模型吗？（目前还没有，业界主要还不用这个）手撕 transformer mha

问题你提到日活跃用户增加了5%，这个数据的是怎么来的是什么？为什么没有推向全量，而是选择继续灰度发布？（DAU）（DAC）区别你提到的高效工具排查中，如arthas，有具体的案例可以分享吗？阿里集群使用共享云盘而非本地磁盘，这对你的工作有何影响？在快手项目中，你用Redis做分布式定时任务时，如何保证缓存的一致性？在业务可以接受5分钟延迟的情况下，为什么不考虑使用本地缓存？RDB的整个化过程是怎么样的？如何与aof混合在数据库优化中，你有没有用到读写分离？你在查询优化中主要集中在哪些方面？索引失效的具体原因有哪些？技术性和非技术性优化的区别是什么？MySQL分页逻辑是怎样的？每页的数据量有限制...

8.16   全程一小时，面完秒挂面试官声音挺小的而且杂音很多，甚至能听到其他面试官的问题1.自我介绍2.那我们先做几个题吧3.实现麻将三筒布局，写完面试官说grid布局兼容性不好（这个有点疑惑，我实习的时候天天拿grid布局，leader也没说什么），要求全用flex4.实现防抖和节流5.实现深拷贝，写完又扩展了一下，估计看我像没思考的一样，考虑循环引用以及一些js原生对象的处理，最后没做好6.爬楼梯，本来手撕已经结束了，面试官说看你代码写挺快，再写一个吧后三个手撕都是最近才写过的，基本没怎么思考就写完了，因为这点不满意？面试官看了下我的简历，然后项目也不问，前端八股也不问，直接git和linux拷打7.git相关，提交本地的代码出问题了有哪些补救方法，我个人认为答的不错8.linux相关，内核过低怎么办，完全不会9.一个linux命令，会出现啥问题我也没看懂，问我怎么解决，然后回答不会10.docker部署过程中出现了错误你一般怎么解决。我回：docker logs然后交给gpt分析。面试官呵呵一笑11.首屏渲染慢一般是哪些原因，怎么去具体的找到慢的原因。原因还是了解的，但是怎么分析我回：通过lighthouse去分析，没答好，看得出他很不满意总结：linux相关确实过分，不过也怪我非要写一个了解docker部署。以前一直以为手撕出来了稳稳的，现在才知道八股不行也得跪下。

自我介绍对数据仓库的理解及其必要性数据仓库与传统数据库的区别实习公司数据仓库的分层介绍实习中的具体工作严格漏斗模型与非严格漏斗模型的区别Spark的RDD概念RDD的容错机制RDD、DataFrame、Dataset的差异DataFrame的优化方法闭包的定义SQL题：直播问最大人数