最后通过了吗
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一、 实习经历深挖项目细节:在实习期间主要负责的两个任务是什么?(数据导入、质押理财模块开发)为什么要接入质押理财模块?之前的对账精度差(0.11几)的具体原因是什么?问题解决能力:你是如何定位对账差异来源的?(分析是质押缺失还是流水精度问题)如果重新做这个任务,你会如何优化流程?(强调沟通、先咨询前开发者或社区,避免盲目排查)技术理解:你觉得这个事情的复杂度在哪里?(强调分析差异来源的过程而非单纯的代码编写)你如何看待“实习期间做的全是 CRUD”这件事?进阶的关注点应该是什么?AI 工具应用:在实习过程中如何使用 AI 提效?(编写 API 测试脚本、前置脚本等)二、 毕业设计深挖(电商平台项目)面试官通过这个项目考察你对系统设计、数据真实性及新技术融合的态度。核心功能逻辑:AI 导购系统的具体流程是什么?(正则提取关键词 -> 数据库检索 -> 大模型润色文案)如果数据库检索不到商品,大模型起到了什么作用?(补充信息或生成推荐文案)工程化思考:简历上写的“商品检索时长优化”等数据是怎么来的?(面试官敏锐察觉到数据的真实性,确认为闭设预估值)如果你要设计一个真正的智能导购,你会怎么做?(考察 RAG、Agent、倒排索引等进阶方案)对前沿技术的态度:你对 OpenClaw / AI Agent 的理解是什么?三、 开放性与场景题:AI 辅助编程(Web Coding)这是本次面试的重头戏,反映了目前大厂对 AI 工具融合度的重视。AI 应用现状:你目前日常使用哪些 AI 工具?(Gemini、Perplexity、NotebookLM)你觉得传统搜索引擎(Google)和 AI 搜索的区别在哪?实操方法论:让你用 AI 从 0 到 1 起一个电商项目,你的任务拆分流程是怎样的?如何确保 AI 实现的需求满足预期?(提到了测试、验证环节)概念辨析:是否了解 Spec Coding 与 Vibe Coding 的区别?是否了解 KPC、Plan mode 等 AI 编程模式?
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04-21 12:38
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门头沟学院 Java
自我介绍和实习省略,实习问了两个相关的,部分八股,无深挖大概20min,手撕了20minQ4:你在项目中使用了Redis Zset,它是用来做什么的?A4:用于实现的定时发布功能。使用score存储时间戳,按时间戳排序。通过Spring Task定时任务每秒扫描,查询当前时间戳范围内的帖子并修改状态为已发布。考虑过使用消息队列,但因实际QPS较低选择了Redis Zset。Q5:Zset的数据结构是怎样的?A5:由跳表和哈希表实现。哈希表用于O(1)时间复杂度查询key对应的score。跳表是多级索引结构,类似B+树但更灵活。叶子节点是单链表,按顺序串联。索引节点随机分布,没有严格的树高要求。Q6:B+树是什么?为什么使用它?A6:是多叉树,MySQL InnoDB引擎的默认存储结构。主要解决索引和排序问题。相比哈希表,B+树能维护有序性。节点大小通常为16KB页,减少IO次数。目标是构建宽矮的树,减少访问节点数。Q7:请解决一道编程题(股票买卖问题)A7:初始问题:一次买卖,用last维护前i-1天的最低价格,计算最大收益。变种问题:必须完成两次买卖,不能当天买卖。Q8:你有什么问题想问我们?A8:询问部门具体业务:生活服务营销部门,做抖音生活服务业务的营销相关。技术方向:传统Java后端和智能体都有。面试结果反馈时间:预计几天内。感觉面试官也不太感兴趣,仅做记录无参考价值。
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