全程大概40分钟，一共三位面试官，两名技术，一名HR。java相关：1.hashmap底层原理？jdk1.7、1.8？hashmap线程为什么不安全？回答：concurrenthashpmap，没继续追问了。太久没看，没回答全。2.Bean的生命周期？没答上来3.数据库性能优化？常用字段加索引等，没答全。4.NL2SQL智能体实现思路，实现流程。5.mq,我们公司用的是Kafka，对这块有了解过吗？ 了解一点，举例说明rabbitmq在项目中的作用。6.一个视频在网站上加载比较卡，一直转圈，遇到过这种情况吗？怎么解决？讲讲思路。没答出来。智能体相关：6.面试官查看了我的github，问了一下dify相关内容，dify之前怎么用的？7.我看你github上有个若依框架，有了解过吗？8.你的个人博客是怎么搭建的？其他：9.未来规划，对重庆怎么看？反问：10.公司技术栈？11.我注意到您之前提问了比较多的一些AI相关，目前公司有相关在做的业务是吗？总结：java相关问的不多。AI和智能体，未来规划占的时间比较多。总体来说比较轻松。后续：已过

2026 找 AI 工作的热门公司清单（按赛道分类）当前 AI 岗位需求同比激增 12–14 倍，互联网科技大厂、AI 原生创业公司、行业 AI 落地企业、科研与高校是四大核心求职赛道，覆盖从底层研发到场景落地的全链条岗位。一、互联网科技大厂（岗位多、体系全、校招主力）字节跳动：AI 岗占比近半，热招大模型算法、AI 研发、豆包相关岗位；应届生年薪 80–220 万，转正机会多。百度：AI 岗占比超 90%，聚焦文心大模型、飞桨框架、自动驾驶与搜索大模型，算法与工程岗需求强。腾讯：“AI+” 大幅扩招，技术岗 AI 渗透率 56%，热招金融 AI、大模型算法、AI Agent、千帆产品经理。阿...

总结：我投的是AI应用开发，八股也没咋背。手撕也没撕出来。面试官人不错我太菜了。唉。因为我的项目是ai所以问了几道：2. 如何处理 Agent 执行失败或超时？3. “幻觉率降低 30%”的数据是怎么得来的？4. 若私有知识库没内容，但模型输出是对的，怎么办？5. FastAPI + SSE 高并发下的瓶颈与重新设计？6. 100 人同时请求打满大模型 API 限速（Rate Limit）怎么解决？7. Dense 与 MoE（混合专家）架构的区别？8. 蒸馏时如何防止小模型学到大模型的错误推理链？一些语言八股9. C++ 多态是如何实现的？10. C++ 的内存模型？11. Python 的 GIL 锁是什么？12. 如何优化 Python 性能？一些其他八股13. HTTPS 与 HTTP 的差异？14. 公钥与私钥是什么？15. 对称加密算法有哪些？16. 死锁的概念、产生原因及解决办法？17. 僵尸进程是什么？18. 进程与线程的区别？19. 进程间通信（IPC）方式？20. 数据库 4 个隔离级别及其实现？21. 如何避免缓存雪崩、击穿、穿透？22. 了解哪些软件工程设计模式？23. 你是如何组织代码、进行版本控制和 CICD 的？

面试官介绍组里业务：这个组是基建组，用ai赋能的基建组。自我介绍实习项目深挖：实习项目介绍有没有遇到延迟问题，当时咋解决的。kafka深挖，说一下底层kafka设计。kafka消费性能瓶颈在哪场景题：大促时qps比较高的场景，kafka消费速度赶不上来咋办?咋解决的。监控什么数据。lsm-tree个人项目：挖的很深，具体记不太清了，很多问题问我咋解决的，怎么分析性能瓶颈。出问题怎么排查。问的我哑口无言了，害怕。（细节问题记不清了）也有问到咋用ai检查问题。高并发项目：你这个项目咋实现高并发的?rpc架构咋实现高并发。平常用不用ai，这些大模型的区别说一下agent理解。