小红书Ai Native产品研发工程师一面（已offer）

1. 请做一下自我介绍2. 你提到“问题导向”，具体是怎么体现的？3. PE（产品工程师）和传统后端开发有什么区别？4. 作为实习生经验不足，如何快速参与业务并给出建设性意见？5. 你在项目中是如何体现“问题导向”的？6. 多轮对话效果变差的本质原因是什么？7. ReAct 能解决上下文问题吗？为什么？8. 你是怎么做上下文压缩的？9. 如何保证压缩过程中不丢关键内容？10. 如何判断哪些是关键内容？11. 长对话（20~30轮）怎么处理？12. 压缩本身会丢信息，你怎么控制？13. 为什么要用 topK + 元数据过滤？14. topK 是怎么实现的？（embedding 吗？）15. 为什么不能只用 embedding？16. 为什么要结合关键词检索？17. embedding 相似 ≠ 语义相似，为什么？18. embedding 为什么会不准确？19. 如何提高 embedding 检索的准确率？20. 文本切分（chunk）策略怎么设计？21. 如果文本特别长（超过 token 限制）怎么办？22. 有没有了解业界的上下文压缩或检索方案？23. 你的系统一致性是怎么做的？24. Redis + MQ 是最终一致性还是强一致性？25. 秒杀场景可以用最终一致性吗？26. 这种方案会不会超卖？27. 你到底实现的是强一致还是最终一致？28. 如果要实现强一致性，应该怎么做？29. 多级缓存体系是怎么设计的？30. 如果没有缓存会有什么问题？31. 什么是缓存穿透？手撕：从二叉树中一个结点出发，返回所有路径长度为target的路径。vibe coding，一定要用js写后续：手撕没写出来，第一次遇到要用vibe coding的，手足无措等了半天gpt连上，泡了一周挂了

刷牛客发现，80%的应届生AI项目面试翻车，不是项目做的不好，是不会回答面试官的拷打问题。明明项目是自己亲手做的，熬了无数个夜写的代码，结果被面试官几个问题就问住了，支支吾吾答不上来，最后被判定“项目不是自己做的”，白白浪费了面试机会。我26届春招，靠着两个AI项目，面了18家公司，拿到了字节、阿里、美团3个大厂AI应用开发岗的offer，18场面试里，所有的AI项目拷打问题，我都能从容应对，甚至很多面试官听完我的回答，直接说“这个项目你做的很扎实，思考的很深入”。今天就把我总结的AI项目面试拷打底层逻辑、高频问题高分回答模板、绝对不能碰的死亡红线、项目提前武装技巧全部分享出来，哪怕你是跟着教...

0407蚂蚁一面挂0413,0415北京某小厂两面通过0414上海某小厂一面通过（编程语言是TS）0421小红书一面挂0424滴滴两面后，官网还在面试考察中，但是已经有很多人拿到offer了0427字节一面挂0509腾讯一面过0511快手一面挂0514蚂蚁一面挂0514研究所面试过0515腾讯二面我真是拉完了没想到腾讯二面过了，5月20三面，5月21hr面，5月22offer

常用 /斜杠 命令 1. /plan  新项目架构设计架构设计之后实施步骤的构建，我会倾向于让他输出一个 实施步骤.md 文档，即比plan本身更详细，且能够实时监控claude进展的文档  2. /clear 当交互时出现，claudcode开始听不懂你的需求，你需要重申你的需求（>3次），多半出现了上下文污染的情况，通常我会选择直接用 /clear 清除上下文 3.rewind 当claudecode出现改了大批量不该改的代码时，可以直接 /rewind 回到某个步骤之前（跟git一样 git的重要性 1. git commit 小步提交，每步写清楚feat/fix了什么功能，方便回...