秋招前总带着学生气的傲气，觉得凭着Java基础、实习经历、项目经历就能稳拿心仪offer，投递时非大厂不投、非核心岗不考虑，对薪资和发展路径有着近乎理想化的期待。可真正踏入这场“战场”，才发现行业竞争远比想象中激烈：精心打磨的简历石沉大海，技术面被面试官追问JVM底层原理、分布式锁实现细节时语塞，群面中努力表达却难突围，甚至收到的几个offer要么与预期差距悬殊，要么岗位与职业规划不符。几轮下来，那份初生牛犊不怕虎的锐气渐渐沉淀，取而代之的是对自身能力的清醒认知——原来自己的技术短板还很多，项目经验在企业级需求面前仍显稚嫩。秋招磨平的不是心气，而是不切实际的浮躁，留下的是脚踏实地的清醒，让我们在求职路上学会了低头复盘、抬头前行，也更明白：好的职业起点，从来不是一蹴而就的幸运，而是实力与心态的双向匹配。

1、自我介绍2、了解过Spring MVC吗3、线程安全问题4、你用过什么锁5、AOP切面类6、数据库分库分表7、MySQL优化8、Linux中查询/结束进程的指令9、场景题（忘记了，答得有点烂）10、没有寿司算法（服了）11、更偏向二次开发还是0-112、注重业务还是代码13、项目拷打反问14、技术栈（微服务，比较底层的代码，偏业务）#牛客AI配图神器#

除了Java，当下最值得投入的技术方向绝对是大模型相关技术——它不仅是AI时代的核心风口，更能与Java后端开发形成强大互补，让你的技术栈从“单一开发能力”升级为“智能应用落地能力”。对Java程序员而言，大模型技术并非遥不可及的“纯算法领域”，反而有大量贴合后端场景的落地路径：比如学习大模型API调用与二次开发，用Java对接GPT、文心一言等模型，快速实现智能客服、文本摘要、代码生成等功能，让传统后端系统具备“智能交互”能力；再比如深耕大模型应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex），结合Java的高并发、高可用优势，搭建企业级RAG（检索增强生成）系统，解决知识库问答、文档分析等实际业务需求；若想进一步深入，还能学习大模型部署与优化技术，比如用Java+Docker实现模型容器化部署，通过量化、蒸馏等手段提升模型运行效率，适配后端系统的性能要求。如今，从互联网大厂到传统企业，都在推进“大模型+业务”的转型，掌握大模型相关技术，不仅能让你在Java开发岗位中更具竞争力（比如参与智能办公系统、智能风控平台等新兴项目），还能打开“AI应用工程师”“大模型开发工程师”等高薪岗位的大门，成为横跨后端开发与AI落地的复合型人才，在技术迭代浪潮中牢牢站稳脚跟。

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