你怎么看待AI面试

我一个舍友天天在宿舍睡觉逃课打游戏，这几天在dy上刷到什么ai面试助手然后就用了，结果真给他拿到offer了，我真气的睡不着了，为什么会这样，他还说什么以后工作也都是用ai，自己现在用ai是在领先时代，气死我了

春招技术岗笔试、面试正在进入AI Coding时代——不再只考LeetCode算法，而是直接考察AI工具使用、大模型编程、机器学习工程实现、AI辅助开发能力。蚂蚁集团率先把AI Coding定为算法/研发岗笔试必考题，直接刷掉大批只会纯算法、不懂AI工程的同学。不止蚂蚁，字节、腾讯、百度、华为、美团、拼多多、快手、微软、OpenAI、智谱AI等大厂/AI公司，2026春招已全面加入AI Coding考察。今天一次性讲透：哪些公司考、考什么、蚂蚁难度有多高、怎么准备、简历怎么加分，帮你避开雷区、一次上岸。一、蚂蚁AI Coding笔试：为什么大家都说难？2026春招蚂蚁算法岗笔试3题必含1道AI Coding，研发岗也高频出现。考生普遍反馈：比传统LeetCode难2倍，完全没准备就会直接空白。蚂蚁AI Coding典型题型（2026真题）1. ML工程实现题用numpy/pandas/sklearn实现单层GraphSAGE、KMeans聚类、PCA降维、逻辑回归流水线，必须写出可运行代码，不能只讲原理。坑：参数、数据格式、fit/transform顺序、稀疏矩阵处理，一步错全错。2. 大模型调用题用Qwen/GLM API实现代码生成、自动Debug、文本分类、语义匹配，处理prompt、异常、流式输出、上下文管理。3. AI+算法综合题大数运算+AI特征工程、字符串处理+嵌入表示、贪心/动态规划+模型预测结合。为什么难？- 纯算法选手完全不适应：会DP不会sklearn，会数学不会工程。- 时间极紧：3题90分钟，AI题要写完整Pipeline，容易来不及。- 只能Python：C++/Java没用，必须熟ML库。- 细节决定一切：少个reshape、错个axis直接0分。很多同学笔试挂在AI Coding，不是能力不行，是没练过、没准备、简历没AI项目。二、2026春招：全面考察AI Coding的公司清单（必收藏）1）互联网大厂（必看）- 蚂蚁集团 / 阿里巴巴：算法岗必考AI Coding；研发/测试岗高频；Qwen大模型相关岗深度考察。- 字节跳动：抖音/飞书/火山引擎，一面/二面手写AI辅助代码、模型推理、Trae IDE使用。- 百度：文心快码（Comate）、ERNIE开发岗，考AI代码生成、插件开发、私有化部署。- 腾讯：微信/AI Lab，考PyTorch/TensorRT推理、LLM微调、AI工程化。- 华为：码道CodeArts、盘古大模型，考AI编程、模型压缩、昇腾适配。- 美团/拼多多/快手：推荐/广告/风控岗，笔试+面试必考ML Coding、特征工程。2）AI大模型公司（重点）- 智谱AI：GLM-5、CodeGLM，全流程AI Coding、多模态编程、Agent开发。- 科大讯飞：星火iFlyCode，语音交互编程、代码智能体、行业AI应用 。- 月之暗面（Kimi）：长上下文代码、长文档分析、AI调试。- 九章云极（Alaya Code）：AI编程平台，考全链路AI开发、多模型切换。- OpenAI / 微软：GPT、Claude、GitHub Copilot，考AI辅助开发、Agent、代码生成 。3）金融/云服务/垂直AI- 恒生电子、同花顺：量化、金融AI，考AI策略、数据处理。- 阿里云、火山方舟：AI Coding Plan、模型服务，考平台使用、API工程。- 金山办公、新炬网络：低代码+AI、运维AI编程。一句话总结：2026春招，技术岗不考AI Coding的公司已经很少了。三、AI Coding到底考察什么能力？（不是考你背模型）1. AI工具熟练度：Copilot/Cursor/文心快码/Alaya Code使用、提示词、Debug。2. ML工程能力：numpy/pandas/sklearn/PyTorch熟练、数据Pipeline、模型训练/评估/部署。3. 大模型应用：API调用、prompt、上下文、流式输出、错误处理。4. AI+业务结合：推荐/搜索/NLP/风控场景下AI代码落地。5. 工程规范：可运行、可维护、注释、测试、性能。本质：从“会算法”升级到“会用AI做开发”。四、春招AI Coding怎么准备？（30天速成路线）1. 刷蚂蚁/字节真题重点练：GraphSAGE、聚类、PCA、逻辑回归、XGBoost、LLM API。2. 死磕3件套numpy（矩阵）、pandas（特征）、sklearn（模型），每天1小时练完整Pipeline。3. AI工具必须用起来日常写代码用Cursor、文心快码、Alaya Code，习惯AI辅助开发。4. 简历必须加AI项目这是最关键一步：没有AI项目，面试直接弱一档。五、品牌露出：AI Coding时代，简历才是底气很多同学笔试面试挂在AI Coding，根本原因是：简历看起来就不像是做AI开发的。HR/面试官看到你简历只有传统项目，直接默认你AI能力弱，笔试往难了出。春招赢家都在做一件事：用AI工具把简历升级成“AI Coding向”。身边大量同学用泡泡小程序AiCV简历王重构简历：- 把普通项目→AI辅助开发项目- 把打杂→AI特征工程、模型推理、代码生成- 把流水账→可量化AI成果：效率提升、准确率、性能优化简历一更新，面试率明显上升、AI Coding提问更友好、薪资议价更有底气。AI时代，简历就是你的AI能力名片。不会包装AI经历，笔试再努力也容易被刷。六、写给正在春招的你2026春招已经不是“算法刷题大战”，而是AI Coding能力大战。蚂蚁难、字节严、百度卷，但机会也更偏向会AI、懂工程、有准备的人。你不需要成为大模型专家，但必须：- 会用AI工具写代码- 会用ML库实现简单模型- 会调LLM API做应用- 简历上有AI相关项目别再只刷LeetCode了——AI Coding正在淘汰纯算法选手。从今天起，练AI工程、更要把简历改成AI向。最后一句话：春招很苦，但AI是放大器。会用AI、会展示AI，你就能比别人快一步上岸。

我前后参加过8场AI相关面试（互联网大厂+中型企业），从一面到HR面都遇到过AI考题，今天把真实考过的高频题、满分回答逻辑、踩坑点、准备方法全部整理出来，看完这篇，AI面直接稳一半。一、先讲真话：AI面不是考你技术，而是考这3点很多人一听到AI面试就慌，以为要考算法、模型、训练、架构，其实90%的岗位根本不考深度技术。面试官问AI问题，核心就看三样：1. 你有没有行业认知，不脱节；2. 你会不会用AI提效，能干活；3. 你有没有逻辑表达，能说清。尤其应届生、实习生，不用背术语、不用装大神，真诚+清晰+会用工具，就是高分答案。二、真实考场高频AI题（我真被考过的）下面这些题，是我在面试中反复遇到的，覆盖技术/产品/运营/实习岗，你们面试极大概率会撞上。1. 你平时使用过哪些AI工具？怎么用的？面试官目的：看你是不是真的在用，而不是临场编。低分回答：用过ChatGPT、豆包，用来写文案、查资料。高分回答（真实可复制）：我日常会用豆包做思路梳理、文案生成；用AI辅助写代码、做数据处理；工作中会用AI完成总结、提纲、信息提炼，尤其在实习中，我会用AI先出初稿，自己再做优化和校验，效率提升非常明显。关键点：不说“玩一玩”，要说提升工作/学习效率”。2. 你怎么理解大模型幻觉？怎么避免？这道题超级高频，几乎每场必问。简单易懂版回答：幻觉就是AI会一本正经地说假话、编信息。避免的方法主要有三点：一是给AI明确的提示词；二是提供参考资料，让它基于事实回答；三是输出后我一定会人工校验，尤其是数据、结论、关键信息，不会直接用。面试官最爱听：你有校验意识，不盲目依赖AI。3. RAG是什么？为什么企业都在用？非技术岗不用讲太深，讲懂业务价值就赢了。满分回答：RAG就是检索增强生成，简单说，让AI先去查企业内部的知识库、文档，再回答问题，这样更准确、更靠谱、不会乱编。企业用它，主要是为了做客服、做知识库、做内部问答，既安全又能降低成本。4. 如果让你用AI提升岗位效率，你会怎么做？这是运营/产品/实习岗必考题！高分思路（套任何岗位都能用）：1）用AI做信息整理、文档总结、数据初步处理；2）用AI出初稿、文案、提纲、表格；3）自己负责审核、优化、决策、落地。一句话：AI做执行，我做判断。面试官就爱这种会用工具、不甩锅、有责任心的人。5. 你觉得AI会替代这个岗位吗？送命题，也是送分题。高分回答：AI不会替代人，但会替代不会用AI的人。我理解这个岗位更需要的是判断、沟通、业务理解，这些AI做不到，但我可以把AI当成工具，让自己效率更高、产出更稳。几乎所有面试官听到这句，都会点头。6. 技术岗追加题：微调 vs RAG 区别？不用讲复杂，一句话高分：微调是改模型，RAG是查资料。企业低成本、高安全、高时效性，优先用RAG。7. 行为面常见题：你用过AI做过什么实际项目/实习任务？一定要讲真实、具体、可验证。比如：在实习中，我用AI辅助整理会议纪要、优化文案初稿、处理数据表格，然后自己再进行校验、排版、优化，最终交付给团队，既提升了速度，也保证了质量。重点：AI是辅助，你是主控。三、AI面试最容易踩的5个坑（我亲眼见人挂过）1. 满嘴术语，实际不懂面试官一听就知道你在背，反而印象很差。2. 把AI吹得太神说“AI完全准确”“不用人工看”，直接被判没有风险意识。3. 只会说不会用问你怎么用，你说不出具体场景，等于白说。4. 回答没有逻辑东一句西一句，面试官听不出重点。5. 态度极端要么恐惧AI，要么鄙视AI，都不行。正确姿态：了解、会用、可控、理性。四、零基础也能背会的AI面试万能框架不管面试官问什么，你都按这个结构说：1. 是什么（一句话解释）2. 能干什么（业务/工作场景）3. 我怎么用（结合自己经历）4. 注意什么（校验/风险/人工把控）只要按这个逻辑，不会答也不会低分。五、面试前10分钟急救：背这6个词就够了大模型幻觉RAG提示词（Prompt）提效人工校验真的，足够应付90%的面试。六、AI面加分项：把AI能力写进简历，通过率翻倍很多同学不知道，AI相关经历是现在简历的超级加分项。但大多数人只会写：“会使用AI工具”，太弱了。我自己之前简历也很普通，后来用泡泡小程序AiCV简历王优化，把“使用AI提升效率”这类经历，包装成“AI辅助完成文档处理、数据整理、内容生产，效率提升30%以上”，瞬间专业度拉满。它能根据岗位自动帮你提炼AI相关关键词，把日常打杂、实习任务，包装成面试官喜欢的效率型、靠谱型、工具型经历，既不造假，又非常亮眼。我就是靠这份简历，在AI面中连续拿到3场复试。对于25届、找实习、春招的人来说，会AI + 简历会写，真的能甩开一大半人。七、最后想说：AI面真的不难AI面试考的从来不是你有多懂技术，而是你跟不跟得上时代、会不会用工具、靠不靠谱。你不用成为AI专家，只要做到：知道高频词是什么能结合自己经历说清楚表达逻辑清晰有校验意识、不盲目依赖AI简历上体现AI工具能力你就已经超过80%的候选人了。面试不用慌，AI是加分项，不是拦路虎。把上面的题和回答背熟，下一场AI面，你一定稳过。

前言：面试官说不方便开摄像头，而且有很大杂音，感觉应该是没在会议室设备不好之类的。不知道是不是KPI面面试总时长1个小时，没有录音，以下是回忆：1. 先在聊天里给了一个代码（主要与可变参数函数和越界访问段错误有关），让我判断编译能不能通过，运行会不会崩溃（这块是print函数输出，平时本菜狗很少用，连%d输出的是整数还是浮点都忘记了，尬死我了，但最后回答应该是没错的）2. 现在我在一个客户端向服务端发送数据，什么情况下会导致发送阻塞，底层原因是什么？（这里从socket发送缓冲区和TCP滑动窗口机制回答的）3. 直接开始项目，问了我的第一个项目，提了一嘴很少看到有人写这个，让我讲述一下动机，从前期技术选型到中期代码实现到后期优化测试都讲了一遍，然后问了项目中io_uring和eventfd实现、Reactor和Proactor模型区别，有栈协程和无栈协程，ucontext与其他协程上下文实现有做过对比（没做过）4. 问第二个项目，主要问了Raft算法，引申出一个分布式场景题：一个分布式集群，每个节点存储的数据量很大，其中一个节点宕机，为了恢复服务需要新加入一个节点，那么就要将其他节点的备份数据复制到新节点，问因为数据量很大，复制导致带宽占用很大，影响了其他节点的正常服务，你会如何解决？（答了在低峰期复制，在高峰期使用转发机制）5. 写项目的时候有没有用到AI，是如何用的？6. 如果让你借助AI从0实现一个Raft算法，你会如何与AI交流？7. 写给AI看的文档和写给人看的文档有什么区别？（内心OS：这是什么问题？）8. 反问：部门业务，实习时间要求，下一面时间（这里面试官说“在我这没问题”，是不是过了）

——不是玄学，是一套可复制的方法AI时代最浪费的，是不用AI备考我在2025年秋招第一轮投了20家公司，通过率是20%。我的问题不是能力不够，而是备考方式完全错了。我在背八股文，背完一遍，去面试，面试官一换个问法我就懵了。第二轮，我换了一套方法——系统性地使用AI来备考。最终结果：投了15家，通过率提升到了70%，拿到了4个offer，其中包括两家我之前认为自己没机会的公司。今天我把这套方法完整拆解给你，包括具体的Prompt示例。🔝第一招：用AI分析JD，精准定位考察重点每家公司的面试考察侧重点是不同的。同样是后端开发岗，有的公司重算法，有的重系统设计，有的重业务理解。怎么提前知道这家公司会考什么？——把JD喂给AI。Prompt示例：以下是一份后端开发工程师的岗位JD：[粘贴JD内容]请帮我：1. 分析这个岗位最可能考察的技术方向（按优先级排列）；2. 列出每个方向的高频面试题（每个方向5到8题）；3. 指出这个JD中哪些描述暗示了团队的技术栈偏好；4. 给出备考建议，假设我只有3天时间。用这个Prompt处理5到10份目标公司的JD，你会发现同类公司的考察侧重点高度相似，可以建立“高频考点清单”集中击破。🔝第二招：用AI做项目复盘，提炼STAR素材面试中关于项目经历的问题，是最拉分也最难准备的部分。第一步，用一段话简单描述你做的项目给AI：“我做了一个电商平台的秒杀系统。技术栈是Java+Redis+Kafka。主要难点是高并发下的库存扣减和订单创建。我通过预减库存+消息队列削峰+分布式锁解决了超卖问题。QPS峰值在2000左右。”第二步，让AI帮你结构化：“请把这段描述改写成面试用的STAR格式，要求背景部分有数字支撑，行动部分有技术细节，结果部分有可量化的数据。同时预测面试官可能从这个项目里追问的5个技术问题，帮我准备答案。”AI给出的结果通常比你自己写的清晰很多，而且会帮你发现在原始描述里遗漏的亮点。🔝第三招：AI模拟面试，针对薄弱点特训这是我认为最有价值的一个方法。很多人背了很多知识点，但一到面试就结巴。原因不是不懂，而是不习惯在压力下表达。AI可以扮演面试官，针对你的薄弱点进行专项训练。完整Prompt示例：“你现在是一位腾讯后端开发部门的资深面试官，正在面试一位有1年实习经验的应届生。面试规则：每次只问一个问题；如果我的回答不完整，追问相关细节；如果我回答正确，给出简短评价并进入下一题；如果我回答错误，先不要告诉我答案，给一个提示；面试持续20轮。重点考察方向：JVM内存模型和垃圾回收；MySQL索引原理和查询优化；Redis缓存策略；分布式系统CAP定理。请开始面试，从一道中等难度的题目开始。”用这个方法连续练习3天，很多你以为懂了的知识点，在被追问细节时才发现其实是假懂。🔝第四招：用AI优化行为类问题表达还有一类问题很多人忽略的：面试官问的不是技术问题，而是行为类问题。“说一个你遇到的最难的挑战，你是怎么解决的”——这类问题如果回答不好，技术再好也会被扣分。方法：先自己想一个回答，然后把它发给AI：“这是我对'你最大的缺点'这道面试题的回答：[你的回答]。请帮我评估：1. 这个回答是否真实且能引发共鸣；2. 有没有让面试官感到不安的表达；3. 是否展示了自我认知和成长意识；4. 给出改进后的版本。”你会发现AI的改进版本在逻辑结构和情感表达上都更成熟，而且保留了你想传递的核心信息。使用AI备考的两个注意事项第一，AI生成的内容需要内化，不能背诵。如果你把AI给你的回答一字不差地背下来，面试时说起来会有明显的“背稿感”，面试官是能感受到的。正确做法是用AI提供框架和素材，然后用你自己的语言表达出来。第二，技术问题一定要验证AI的回答。AI有时候会给出听起来合理但实际上有细节错误的技术解释。在用AI答案准备面试之前，用搜索引擎或者官方文档交叉验证一遍，尤其是涉及版本特性、源码细节的部分。工具改变的是效率，改变不了你需要真正掌握技术这个前提。但如果你已经掌握了七八成，AI能帮你把准备效率提升到原来的3倍。

2026年4月17日星期五上午，我参加了平安科技金融壹帐通算法工程师岗位的AI面试，这是第一轮，之前无笔试。面试是在平安人app上进行的。这个AI面试属于行为面试，其中的题目类似于“宝洁八大问”。面试题：1. 自我介绍，个人亮点，职业规划。2. 结合xxxx(自我介绍的时候提到的第一个个人项目)来说一下你在做这个项目的时候如何处理任务的优先级。3. 你在校园或实习的团队项目中如何处理任务的优先级。4. 你在团队中担任领导的时候如何让团队更好地完成目标。5. 你在学校或实习中如何通过逻辑思维来优化决策。6. 你是如何快速地掌握新技能、新工具的？参加AI面试的注意事项：1. 除了用于作答的手机，房间不能有任何其他电子产品。2. AI面试官阐述题目之后会给你15秒的思考时间，题目也会显示在作答界面上。3. 每道题目有5分钟的作答时间，最好说到4分钟以上，说得太短会提示你下次多说点。4. 一旦开始回答题目，中途是不能停下来思考的。如果你停顿的时间略长，比如半分钟以上，系统会默认收不到声音/网络或设备出问题了，让你退出平安人app，再重新进入一次。如果重新进入的次数多了，会被判作弊。因此在看到题目之后的15秒内就要想好怎么阐述。5. 如果一道题答得详实，会有追问，但追问也是行为面试，不会追问某一个具体的技术点或知识点。简单总结：这个行为面试中，我觉得最难一题是第五题，在校园或实习中如何通过逻辑思维提升决策质量。我没答上来。还有第四题，如何在团队中担任领导。但这道题没答好主要是因为我没当过领导，它本身并不难回答。

先说结论，我认为今年是否有一段暑期实习对秋招的影响会比以往都要大（甚至实习内容在不在ai应用的链路上都会有很大的区别）因为众所周知的原因，在年后所有的中大厂都开始推进代码ai率，而是否在实习会关系到两点：1.是否能关注到最前沿的有关于ai应用的实践 2.是否能在日常中去学习了解这些最前沿的技术就我暑期面的这么多场面试来说，越往后面试官明显对于agent llm skill mcp spec这些和ai领域有关的名词提问的占比越高，问的深度也越深，那么我们能从哪些地方去实际掌握到这些信息呢？最简单的来说，你如果在中大厂，你会主动/被动地开始学习并且使用这些最新应用，而且还有内部的技术论坛可以不断的有人教你最新技术的核心原理。但是假如说你不在实习的话，你想要了解这些信息就会困难很多。然而相比于了解和使用这些新技术，更大的差距在于实习可以在一个大的项目中总结经验，发现目前技术的缺点，这和没有实习甚至项目都没办法上线相比是完全不一样的。反映到面试上就是一个对什么问题都能弹几句自己的看法和改进措施，另一个却只能一直说自己不太了解，这对于面试通过率明显是毁灭性的降低。ai时代的另一个特点就是迭代速度极快，在年前还很火很好用的openspec框架，对于现在最新大模型的高性能来说，与其用重量级的openspec还不如用轻量级的plan mode框架，能带来时间与正确率的双提升，然而现在很多面试官（包括公司）还会去强调spec框架的好用，在大厂中的人尚且如此，没有实习的人又怎么能去跟上最新的发展。说了这么多，你一定觉得我有什么好的方法能够解决这个困境吧，很遗憾我并没有，我本身也是在一个不断学习的过程中，是不是从公司内部论坛上偷一些最新理解更新自己的知识库，但是在实际面试中有一些相关的问题我还是没有办法回答得很深。但是我仍然可以给出一些意见：1.不管你要应聘的岗位是什么，你一定要从agent开始分解（包括训练和使用），了解其中的每个概念是做什么的，常用的架构是什么，设计初衷是什么等，保证出现一个相关的名词你不会哑口无言。2.流行的技术背后的核心和出发点，和前一代的区别在哪，虽然可能没办法接触到最最前沿的应用，但是其实大部分人都是有一些滞后的，一般而言对开发也不要求做到完美无缺。ps：发完上一个帖子之后面试就很顺利，也是顺利找到下一家了，还有几家在流程中，什么时候能让我体验一下选offer的快乐

当了面试官后发现ai作弊真的非常明显，就像讲台上老师看下面的学生小动作一样。如果已经确认是在ai作弊的话，基本面完秒挂

主包在上周面完携程的二面之后，在昨天接到了携程的ai面试，又在今天接到了英语测评这是啥意思哇  主包已经开始懵逼

1.项目真实性与“含 AI 量” (最坑的一道题)面试官： “你简历里的这几个项目，哪些是完全靠 AI 生成的？哪些是你自己写的？AI 帮你解决了什么具体问题？”面试核心： 考察你对项目的控制力。如果你说“全是 AI 写的”，面试官会认为你缺乏解决复杂工程问题的能力。高分策略： 诚实交代 AI 的参与度（比如：AI 辅助生成了 70% 的样板代码、Mock 数据或单元测试），但核心的架构设计、数据库状态机切换、分布式锁的竞争边界处理必须强调是你的思考。2. AI 代码的“排毒”能力面试官： “如果 AI 给你的业务逻辑代码（比如一个复杂的 SQL 优化建议）看起来能跑，但潜伏着死锁风险，你通过什么手段识别出来？”面试核心： 考察后端基本功。AI 会写代码，但它不一定懂你的线上数据库隔离级别。考核点： 慢查询分析、事务传播机制、索引失效场景的预判。3. AI 驱动的自动化测试面试官： “你会如何利用 AI 来提升单元测试的覆盖率？你是怎么设计 Prompt（或 Skill 规范）来确保生成的测试用例覆盖了所有的边界条件（Edge Cases）？”面试核心： 考查工程素养。进阶： 谈谈你如何定义一套 Markdown 格式的 Agent Skill，让 AI 能够针对 Git Diff 自动生成高质量的 Test Case。4. 生产环境中的 AI 风险控制面试官： “如果我们在后端引入大模型做自动化审核，模型‘幻觉’（Hallucination）导致误删了用户数据，你在系统架构上会设计什么样的‘熔断’或‘人工回滚’机制？”面试核心： 容错设计。后端的核心任务永远是确定性，而 AI 是概率性的，如何用确定性的架构去包裹概率性的输出。5. AI 时代的“防御性编程”面试官： “在接入 GitHub Copilot 或 Cursor 开发时，你是否遇到过 AI 生成的代码逻辑在并发场景下失效（比如忽略了单例模式的线程安全）？你是如何发现并修复这些‘高智商垃圾’代码的？”考察点： 考察你是否具备代码审计能力，而非盲目信任 AI。------------------------------🚀 写在最后：加入我们，定义未来的后端我们正在寻找那些对底层技术有敬畏心，对前沿工具更有好奇心的同学。我们需要你：扎实的后端功底（Java/Go/C++ 任一）。对系统架构有热情，理解分布式一致性和容错处理。能熟练使用 AI 工具，并对如何提升 AI 产出质量有自己的见解。🔗 快速通道（HR 每日清筛）别让你的才华埋没在简历池里，点击下方链接直接触达核心技术团队：春招投递链接在这里：【拼多多集团-PDD校园招聘】内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad?t=C17PiAsy4n，内推码：C17PiAsy4n。期待你的加入！我们一起，无拼不青春！（通过此链接投递计入内推，内推简历优先筛选~）(有任何问题欢迎找我私聊沟通，帮看面试进度)通过这个链接投递会进入内推池，简历会优先筛选。祝大家都能拿满意的 Offer，我们在 AI 时代的后端浪潮里见！作者：在刷代码的哈士奇很勤劳链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a97b1cbb5e6a40519291f3313b971fde?sourceSSR=users来源：牛客网

妈呀不会给我挂了吧  

慌了 不知道能不能泡出来池子。【面试问题】🎓 请你做一下自我介绍，重点说明教育背景、科研/项目经历，并对自己做一个简短评价。🎯 你当时拿到过哪些暑期实习 offer？最终为什么选择了xxx？🔍 xiangmu 是跟导师完成的还是自己独立完成的？目前这些项目的实际应用或成果如何？🌐 你目前求职对城市、行业、公司类型有什么偏好？🏙️ 在北上广深等城市之间，你有倾向性吗？🤝 你对业务场景的偏好是什么？🎯 在选择新机会时，你最看重的前三个因素是什么？⏰ 你心中理想的工作氛围和节奏是什么？虾皮这里是 早9晚7， 双休。🛒 通过前两轮面试，你对公司以及本次岗位/业务线有哪些了解？🔍 你怎么看待我们xxx业务？个人评价：核中核。⏱️ 你对我们团队的工作节奏、加班情况、休假制度还有哪些想了解的吗？有年假。💰 如果后续流程顺利，你是否能够提前实习？不太方便。🗣️ 你现在还在面试哪些其他公司或岗位？进展如何？我都如实说了， 还包括竞品的公司，说了是不是不太好？ 问问大家。此外，问了薪资。答：目前说不了， 10月份谈薪发offer，根据面试表现。 薪资比较有竞争力。还有个我想了解，但是没好意思问的是： 虾皮裁员情况怎么样？ 会裁应届生吗？ 这条问问大家。

1.项目真实性与“含 AI 量” (最坑的一道题)面试官： “你简历里的这几个项目，哪些是完全靠 AI 生成的？哪些是你自己写的？AI 帮你解决了什么具体问题？”面试核心： 考察你对项目的控制力。如果你说“全是 AI 写的”，面试官会认为你缺乏解决复杂工程问题的能力。高分策略： 诚实交代 AI 的参与度（比如：AI 辅助生成了 70% 的样板代码、Mock 数据或单元测试），但核心的架构设计、数据库状态机切换、分布式锁的竞争边界处理必须强调是你的思考。2. AI 代码的“排毒”能力面试官： “如果 AI 给你的业务逻辑代码（比如一个复杂的 SQL 优化建议）看起来能跑，但潜伏着死锁风险，你通过什么手段识别出来？”面试核心： 考察后端基本功。AI 会写代码，但它不一定懂你的线上数据库隔离级别。考核点： 慢查询分析、事务传播机制、索引失效场景的预判。3. AI 驱动的自动化测试面试官： “你会如何利用 AI 来提升单元测试的覆盖率？你是怎么设计 Prompt（或 Skill 规范）来确保生成的测试用例覆盖了所有的边界条件（Edge Cases）？”面试核心： 考查工程素养。进阶： 谈谈你如何定义一套 Markdown 格式的 Agent Skill，让 AI 能够针对 Git Diff 自动生成高质量的 Test Case。4. 生产环境中的 AI 风险控制面试官： “如果我们在后端引入大模型做自动化审核，模型‘幻觉’（Hallucination）导致误删了用户数据，你在系统架构上会设计什么样的‘熔断’或‘人工回滚’机制？”面试核心： 容错设计。后端的核心任务永远是确定性，而 AI 是概率性的，如何用确定性的架构去包裹概率性的输出。5. AI 时代的“防御性编程”面试官： “在接入 GitHub Copilot 或 Cursor 开发时，你是否遇到过 AI 生成的代码逻辑在并发场景下失效（比如忽略了单例模式的线程安全）？你是如何发现并修复这些‘高智商垃圾’代码的？”考察点： 考察你是否具备代码审计能力，而非盲目信任 AI。------------------------------🚀 写在最后：加入我们，定义未来的后端我们正在寻找那些对底层技术有敬畏心，对前沿工具更有好奇心的同学。我们需要你：扎实的后端功底（Java/Go/C++ 任一）。对系统架构有热情，理解分布式一致性和容错处理。能熟练使用 AI 工具，并对如何提升 AI 产出质量有自己的见解。🔗 快速通道（HR 每日清筛）别让你的才华埋没在简历池里，点击下方链接直接触达核心技术团队：【PDD实习生招聘】🔗 内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=IU9k50iFrF🎫 内推码：IU9k50iFrF⭐ 为什么说PDD暑期实习“性价比很高”① 实习满2个月即可申请转正相比很多公司需要 3-6个月实习，PDD暑期实习满2个月即可发起转正流程。② 实习转正薪资通常高于校招入职通过 实习转正入职的薪资一般更有优势。③ 免费三餐 + 高薪实习公司提供 免费三餐 + 有竞争力的实习薪资。(有任何问题欢迎找我私聊沟通，帮看面试进度)通过这个链接投递会进入内推池，简历会优先筛选。祝大家都能拿满意的 Offer，我们在 AI 时代的后端浪潮里见！

刚收到腾讯前端的测评和AI面试，一投就立马给，这腾子效率还是太高了。想问一下测评是考行测嘛？AI面试是根据你的简历来提问吗？求大佬们解答

近几年校招求职竞争愈发激烈，企业招聘流程也迎来全新变革——除了传统的机筛（关键词基础匹配）、人筛（HR/面试官人工审核），AI智能筛选已经成为大厂、中厂甚至优质初创企业的标配环节。AI筛简历并非简单的关键词检索，而是依托NLP自然语言处理、语义理解、结构化信息提取技术，替代70%以上的基础人筛工作，快速完成学历核验、技能匹配、项目含金量评估、简历合规性判断，几秒内就能给出匹配度评分，直接决定简历能否进入下一轮。本文将手把手教你如何优化简历，不仅为了通过ai筛，更为了让AI读懂你的技术价值。一、 认清对手：AI筛选官到底在看什么？与传统的关键词匹配不同，2026年的AI筛选系统（基于NLP和大模...

📍面试公司：虾皮🕐面试时间：2025-08-24💻面试岗位：虾皮- AI训/推框架算法工程师❓面试问题：如下🙌面试感想：面试官很好，秋招以来遇到过最好的。BG：末9本，中科院硕，和组内课题不相关自我介绍：一分钟完事## 1.讲讲FlashAttention机制## 2.讲讲PageAttention机制## 3.既然提到了操作系统虚拟内存，那讲讲操作系统中页表的结构，页面是否是连续存储的？## 4.讲讲PPO核心原理## 5.PPO中有个重要性采样是什么？写一下PPO的损失函数？为什么需要重要性采样？## 6.深度剖析PPO中每个模型的作用是什么## 7.为什么需要KL散度## 8.奖励模型时怎么训练的，既然有了奖励模型打分，那为什么还需要价值模型，价值模型的作用是什么？奖励模型和价值模型是怎么训练的？## 9.GRPO在此基础上有什么优化？## 10.讲一讲连续批处理技术是什么，为什么需要连续批处理技术？## 11.为什么需要PD分离？## 12.集合通信原语有哪些？## 13.Python中的Dict是什么，如何解决哈希冲突的问题？有哪些解决方案，有没有可能降到O(1)## 14.你这个RAG项目是如何进行Embedding的，用的什么向量检索工具，Fassi的原理是什么？## 15.跑过PPO训练吗？## 16.分布式并行策略有哪些？## 17.TP并行张量是如何切分的，又是如何合并的，按行切和按列切有何不同？## 18.PP并行的缺陷是什么？如何解决气泡问题？你能写出计算气泡大小的公式吗？## 19.有没有了解过分布式训练？## 20.你用过哪些显卡，他们的动态指标有哪些？有用过什么工具去监测吗？🍣手撕：Hot100.数组中只出现过一次的数，其他元素都只出现过两次变形：其他元素都出现过三次呢？反问：您觉得我掌握的怎么样，我自认为觉得还有点距离需要沉淀；面试官评价理论还可以，实操太少。确实中肯，虚心接受，挂了也心服口服。

有没有一种可能很多公司只是需要AI工具构建一个SOP流程然后把中间大部分员工都省略了，核心目的是降成本，根本没有那么多职位需要对AI有深度理解的。最近刚面了某中厂base北京的管培生，特别注明AI相关和vibe coding经验，群面反问的时候有个哈工大的哥们（搞技术的，不知道为什么面管培生），问面试官各种AI工作流里面的技术问题，面试官直接顿住了，然后说我们只注重AI应用和提效，哈爷接着说那意思是依靠prompt工程，然后说了一堆弊端，又给面试官搞懵了然后又重复了一遍只用AI提效。所以笔试面试的时候各种底层问题的意义在哪？实际应用场景根本用不上😴只是为了找人做个工作流降本增效说白了真需要现在这么高要求吗？今年去年各种AI岗才刚出现就把门槛拉这么高😇