看看我们吗,缺后端
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03-17 09:45
南开大学 Java
继续多发面经多多攒人品---------------------------------------------------------1.个人的基本介绍(2min)------------------------------------------项目介绍(25min)---------------------------------------------------2.项目的介绍以及拷打。3.技术和业务上面的难点能分别讲讲么?4.RAG知识库如何搭建的,如何进行隔离呢,用的是什么样的元数据过滤,具体是靠什么字段来区分的呢?5.讲一下embedding 的原理,以及你的项目用的是什么模型,和其他的模型比较有什么用的不同么?6.整体流程,就是问当前端调用,用户输入流经的全过程,哪些工具要调用,然后交互是什么样的,记忆是如何进行一个更新的呢,然后会输出返回什么给用户。7.PE的提示词工程的设计是怎么样的,你说的分层次设计和最佳范式以及高质量样本是什么呢?8.项目用了MCP么?如果Mcp工具如果要运用在你的项目当中该怎么做?9.有多少工具,这里的调用会不会有其他的问题,比如上下文的占用以及这些工具的设计目的是为了什么业务场景?----------------------------------------------------基本八股(8min)---------------------------------------------------10.如何进行AI coding 的使用呢?个人或者团队开发时是怎么办的?11. TRAE、克劳德、谷歌,gpt,都用过那可以说一下他们各自的使用体验,多模态和分析角度的不同。12.Mysql的数据引擎有哪些,InnoDB,MyISAM,Memory从事务,锁的粒度来讲,以及innoDB为什么更好呢?13.索引的实现,有哪些数据结构?有哪些索引,能说多少说多少--------------------------------------------------算法题(16min)---------------------------------------------------DFS的岛屿数量问题,思路,写一下,以及如果要求最大面积该怎么做呢?写完再写一个(调了好一会,因为好像没有debug的功能么)-------------------------------------反问--(10分钟)--------------------------面试官也比较能说会道,给我讲解了业务的方向,以及遇到了什么样的难点,用户意图识别,以及openclaw相关的未来应用的方向的讨论。---------------------后续:2小时后约三面。
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本来没有敢投递字节(太硬核),上次投了个财经部门的日常实习,因为不能快速到岗被拒了。HR从人才库里把我捞出来,机缘巧合下面了这个部门。这次下午起来太放松了,忘记录音了,只能给出一个回忆版。自我介绍:这次着重介绍怎么看jdk源码的,项目和经历反而没怎么细说Q1 lua脚本怎么实现原子性Q2 CAS原理,和lua脚本哪个好Q3 刚才提到了负载均衡,解释一下Q4 熟悉那些关系型和非关系型的数据库,这里着重说了一下esQ5 RAG:向量数据库用的什么,怎么存的。怎么检索的,检索之后的排序算法RRFQ6 SSE是怎么做的,推理的时候也是SSE吗Q7 MCP工具调用是怎么做的,工具参数解析是怎么做的Q8 记忆管理是怎么做的Q9 你提到对话之后异步抽取记忆,那么有没有可能存在记忆丢失的可能我答的是由于异步抽取,可能还没有完成记忆落库,主线程的检索请求就来了,这个时候确实检索不到,但是一般最新的消息在滑动窗口里面,所以理论上没关系。我问面试官应该怎么做,他说用LangGraph ,图+状态的流转。还说现在记忆管理是一个开放的问题,有时候做项目会有记忆的污染(一个项目里出现另一个项目的记忆),用户偏好作为记忆是没问题的,不同项目的记忆隔离是个问题。Q10职业规划(做算法还是研发),实习时间Q11反问,实习生过去做AIops,尝试用agent来自动监控、管理后台的那些容器之类的没有手撕,撕也不怕,上周携程美团拼都督都撕了好几遍了。最后还聊了几句,他说AI时代,知识储备虽然重要,但是看中候选人的潜力。如果候选人能在某个问题展示出自己的思考,或者解决问题的能力也是可以的。AI已经可以让一个人快速获取知识,所以思考和能力比记忆更重要。之前两个京东的面试官,一个美团虚拟数字人。这次面试是体验最好的一次了,我答的混乱的地方他都会总结一下,有些不到位的,他还补充了一下细节,像是探讨交流一样。
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