蹲一个招行青岛ai面试的面经

面完了,面试前面会有几个选择题,就是选你现在在哪,能不能来线下,接不接受调剂之类的。后面的半结构化问题(好像是7/8个),每个一分钟准备的时间,三分钟的回答时间。有三次重复作答的机会。但没有整个面试过程的总计时,所以重新作答前还是有时间可以思考一会。我现在能记住的问题有:职场中的责任心,知己知彼百战不殆怎么应用到对家上,根据实例谈谈你解决问题的能力啥的。最后是用普通话读一段文字。祝大家面试顺利!
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本周三收到的通知,面试时间段是30到31号,蹲一个面经!
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先是选择题,基本是性格测试以及是否服从调剂之类的,然后6个问题1分钟准备3分钟回答,再就是念一段话 拍照👌🏿
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发布于 2020-10-30 14:27
想问下整个面试下来大概需要多长时间呀
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发布于 2021-04-08 22:04
你好,请问ai面试预约时段之后一定要准时进入吗,我这边说是9:00到18:00,只能预约九点,不知道能不能延迟一下😭
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发布于 2021-04-08 21:58
请问楼主收到面试通知了嘛,可线下面试,信息技术岗的没收到通知,感觉要凉
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发布于 2020-11-10 17:17
Lz有收到11月7号或者8号的线下终面通知嘛?有收到的大家一起拉个群讨论下呀🤣
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发布于 2020-11-03 18:56
感觉说话都说累了…这也太多了 lz有收到后续面试通知咩
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发布于 2020-11-01 20:29
7 8个题有点多吧😥
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发布于 2020-10-31 11:51
请问楼主,后面的问题都是关于工作中需要的品质,如何解决问题等是吗?有个性特征和行为经历类的问题吗?
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发布于 2020-10-30 22:10
楼主请问一下,是上半身还是只是头像
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发布于 2020-10-30 18:40
感谢感谢!
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发布于 2020-10-30 17:36
请问lz有自我介绍和英文自我介绍嘛?
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发布于 2020-10-30 15:29
是科技岗么😢
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发布于 2020-10-30 13:24
看到一个友友发的没有自我介绍
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发布于 2020-10-30 12:23
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发布于 2020-10-30 11:45
我也蹲!
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发布于 2020-10-30 10:51
同求 点开一看 感觉题好多啊
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发布于 2020-10-30 10:40

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AI 面的提问逻辑其实很简单 ——精准锁定你简历和自我介绍里的关键词,然后顺着技术点 “追根究底”,全程没有废话,比真人面试官更 “较真”,也更擅长抓知识盲区。首先,自我介绍里提到的技术栈,一定会被逐个拆解提问。比如你说 “熟练掌握 Java 后端开发”,AI 会先从基础八股开始:“HashMap 的底层实现?JDK1.8 做了哪些优化?红黑树的插入条件是什么?”;你说 “用 Redis 做过缓存优化”,追问立刻就来:“缓存穿透、击穿、雪崩的区别和解决方案?布隆过滤器的原理和优缺点?Redis 分布式锁如何避免死锁?” 这些问题不会跳着问,而是层层递进,直到你答不上来为止。其次,项目经验是 AI 面的重点 “拷打” 对象,细节问到你怀疑人生。比如你写 “参与 Spring Boot 项目开发,负责用户模块”,AI 会问:“用户模块的表结构设计?为什么用这个字段类型?用户登录的鉴权流程是什么?有没有考虑过 XSS 攻击?”;你提 “做过接口性能优化”,它会追着要数据:“优化前的响应时间是多少?用了什么工具做压测?优化后提升了多少?具体改了哪些代码?” 模糊的表述在这里完全行不通,必须有实打实的细节支撑。再者,场景化问题占比极高,主打一个 “考察实战能力”。这些问题不是死记硬背就能答好的,需要结合开发经验梳理思路。比如:“接口出现超时问题,你的排查步骤是什么?”“MySQL 慢查询如何优化?从索引、SQL 语句、配置三个方面说明。”“高并发场景下,如何保证接口幂等性?列举三种以上方案。”“分布式事务的几种实现方式?各自的优缺点和适用场景?”还有一个很容易被忽略的点 ——AI 面会问基础编程和算法题。部分平台会直接嵌入代码编辑器,要求你现场写代码,比如 “用 Java 实现一个简单的线程池”“写一个快速排序算法,要求处理重复元素”“用 Python 实现 LRU 缓存”,难度不算高,但很考验代码规范和临场发挥能力。最后,还有一些 “软性问题”,用来考察你的学习能力和职业规划。比如 “你最近在学习什么新技术?为什么选择这个方向?”“你觉得自己最大的技术短板是什么?打算如何弥补?”“如果入职后,遇到不会的技术问题,你会怎么解决?” 这些问题虽然不涉及硬核技术,但回答得好能加分不少。总的来说,AI 面的问题没有 “偏题怪题”,核心就是 “你写了什么,它就问什么”。准备的关键就是把简历里的每一个技术点、每一个项目细节都吃透,梳理清楚前因后果,确保问到任何相关问题都能条理清晰地回答 —— 毕竟 AI 不会因为你的紧张而手下留情,只会一步步挖到你的知识边界。
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