面试时间：4.14早上10点30 时长25min面试官很友善，反问环节答得也很认真，跟面美团一样舒服，无手撕，一半八股一半项目1. 自我介绍2. 两个项目中哪个难度更高，为什么3. 虚拟消息列表解决什么问题4. 前缀高度表 + 二分查找在虚拟列表中解决什么问题5. 上下文摘要压缩机制的实现思路6. 本地持久化机制如何实现，用什么结构存储7. 存储溢出如何处理，有无删除逻辑8. 流式响应与非流式响应的区别9. 流式返回慢时界面如何优化10. 大模型返回中断如何处理（断点续传/重连）11. Vue3 和 Vue2 有什么区别12. 大文件分片上传怎么实现13. 秒传、断点续传的实现原理14. 了解哪些设计模式15. 观察者模式的优点是什么16. 了解哪些排序算法17. 归并排序的时间、空间复杂度是多少18. 平时写代码是否用 AI，怎么使用19. 是否了解 Transformer 原理20. 解释 MCP 和 Skill 的原理21. 反问

如题，已经接受了蚂蚁国际-智能体与大模型应用工程的意向，然后直接把阿里云(一面)，网易(二面)，美团(二面)，腾讯(一面)的流程给终止了，因为想暂时躺平不想面了好累，但是没想到蚂蚁的暑期还要体检，体检完应该没什么问题就可以了吧。顺便问问，有没有人了解蚂蚁国际world first这个部门？发发面经攒人品一面 3.23自我介绍项目拿一个AI做code review，你认为它最擅长和最不擅长的是哪方面介绍下threadLocal的工作原理threadLoacl的内存泄露，什么场景下会产生内存泄漏解释一下Redis中的缓存穿透，缓存击穿，缓存雪崩怎么保证Redis缓存和DB数据一致的解释一下CAS的...

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.项目拷打2.lora作用在q,k和作用在FFN上有什么差异3.FFN是干嘛的？4.大模型不同层存什么信息？5.讲讲lora，什么时候考虑用lora，什么时候用全量参数微调？6.lora和全量参数微调学习率的对比7.项目二拷打8.怎么找到badcase，怎么找到原因，怎么确定是哪个原因导致的badcase？9.DPO怎么判断模型有没有训练好？看什么东西？怎么证明模型有区分度？DPO结束后用什么指标评估10.推理加速你都了解哪些？11.讲一下智能体React 和Reflection范式的区别12.长期记忆和短期记忆是什么？怎么设置13.了解上下文管理吗？14.怎么根据模型输出优化提示词？怎么评估提示词的好坏？写提示词的本质是什么？从数学的角度讲一下提示词是怎么改变模型输出的？15.最后是一个AI coding，写一个整理工作周报自动发送到老板邮箱的系统，要求分成至少5个子任务，指出那些需要人工参与，那些是全自动的，还有就是如果用户这周没有记录，该怎么处理这种异常

1. 先做一下自我介绍，重点讲你做过的系统背景和你负责的核心链路2. 你在团队里主要负责哪部分，怎么证明这部分不是“打杂型开发”3. 你把整个系统架构讲一下，如果让我听完就能知道瓶颈可能在哪里4. 技术栈选型的时候你会怎么做取舍，尤其是 Redis 和消息队列为什么这么选选型不是比组件名气，而是比业务约束。Redis 适合做热点缓存、轻量状态、分布式协调和短期去重，但不适合承接强一致主数据；消息队列适合解耦、削峰和异步补偿，但不适合所有需要实时可见结果的主流程。真正的取舍点在于数据是否允许延迟、失败是否可补偿、顺序是否重要、消费是否要求可重放、以及业务能否接受最终一致。很多系统不是选错中间件，...

发点面经攒攒人品～1. 实习拷打2. rpc远程调用过程3. 有没有调研一些其他的RPC框架4. 序列化协议有了解吗5. agent了解吗6. 用过哪些向量模型7. MCP，fuctioncalling，skills8. 了解过openclaw吗9. agent执行过程怎么流转的10. Aicoding

第一次二面，面试官依旧情绪价值很足，只可惜每到面试的时候才发现项目准备的还不够，手撕部分sql忘完尬了好长时间，算法用回溯暴力解了。 前面是专业和实验室项目的一些问题。SSE 与 WebSocket 有什么区别？为什么在这个场景选择 SSE？在项目中采用策略模式和模板方法模式，各自的用途和目的是什么？缓存预热、布隆过滤器、分布式锁分别应对什么场景和问题？查询场景下会有并发安全问题吗？分布式锁能彻底解决并发安全问题吗？分布式锁的超时时间如何设置？什么情况下需要做分库分表？单表数据量达到多少时 IO 次数会增加？原因是什么？高并发但数据量未达到分表阈值时，是否需要分表？高并发下数据库应如何应对？主...

小红书PE  ⭐⭐⭐面试官真的很好，无论一面二面都不会打断你，会给予你一定提示，有问题也会指出引导你问答，实时性很强，强抓AI，面试反馈也不慢(每次被捞起来到其他部门都会重新做一次笔试有点恶心，扣一星)字节 IT部 ⭐⭐强度有些大，二面甚至被嘲笑了，说我表达不清啥的，有点压力，不过字节的好处就是反馈巨快字节 中国交易与广告 (oc)⭐⭐⭐部门巨大，体验未必贴合，一面体验很好算法会提示你去修改，二面猛猛往深问，wc是真顶不住啊。但进度很快(已oc)网易互娱 基础架构 ⭐想骂人，网易纯纯草台班子，一面双机位非说我摄像机角度咋咋咋有各种问题，最崩不住的是一面完了过了十几天，我看进度还在一面，打了HR电话，HR说把我忘了，赶紧约二面(我: ？？？)蚂蚁 国际 ⭐⭐⭐⭐面试体验很好，问的问题都很专业，很有针对性，基本无八股都是问实习和项目里的业务场景展开来说，(但是最后反馈跟我说希望与你共事，后面面试好好面，第二天挂了没绷住) 是本人觉得面的最好的一次还是挂，感觉是卡学历的携程 旅游事业部 ⭐⭐之前被携程🕊️过offer，本就没啥好感，面试基本是八股战士，问八股偏多，还有就是一些常问的场景题，感觉学历高 + 八股场景熟 基本是稳稳拿下美团 本地核心 (oc)⭐⭐⭐⭐⭐面试体验拉满，面试官都很好，和你有说有笑，一面面的比较基础，会聊天一样的问你让你不用怕 ，二面也是拿着AI coding 你写的东西跟你讨论然后问你，比较贴合实际业务，就算没面过也能学到很多，整体很好。快手 生活服务(oc) ⭐⭐⭐⭐⭐面试不会打断你，这个就已经很好了，会听你吟唱，面试问的问题也不会太难，都是根据你的实习和项目展开问的，二面可能会更加注重场景，八股会变少。总结: 其实从中厂到大厂的转变过程会发现，直接对八股的考察会越来越少，针对实习和项目的业务提问会展开的越来越多，自己要学会在有限的面试中丰富自己的话术，多面多总结，有自己的面试手册，别人的面经、技巧再怎么看都是根据别人的项目和实习总结出来的，效果肯定没有自己的那么好，反复打磨自己，总有你发光的一天！ 互勉。

1h10min拷打项目40min问了很多Redis的东西，主要是高并发和强一致问怎么学习这些知识的，怎么做项目的对于ai的了解和看法算法题 lc88 合并两个有序数组

给自己赞一下人品！自我介绍1.怎么自己设计MCP服务或者Skill去完成code review2.你的项目能扛住多少QPS3.讲一下ISR机制4.Kafka高吞吐的原因5.Redis6.0为什么引入多线程6.Big key和热点key问题7.ConcurrentHashMap相关八股，size方法等8.惊群效应（没听过）9.对象分配一定在堆吗？10.JDK21的新特性，主要问了虚拟线程11.各种垃圾回收器的使用场景12.Spring循环依赖不能解决构造器注入的原因？13.UUID为什么不能作为Mysql主键？14.Mysql会丢失数据吗？15.Mysql主从复制的同步16.缺页中断是什么？17.LRU在操作系统里怎么去实现的？手撕：LRU

一面 AI coding相关问题，讲实习和项目1.线程池的使用，好处是啥2.countdownlatch讲一下底层怎么实现的3.aqs讲一下4.多线程怎么做协调二面AI coding三道题，大部分时间都在讲这个和项目还有实习1.mcp怎么设计的2.redis和数据库不一致问题3.sql深分页问题4.向量检索策略

虽然技术面试的趋势正从死记硬背的“八股文”转向更注重实战的场景题，但完全告别“八股”的时代还没到来。**目前，不同类型和规模的公司，在面试中对基础知识的考察侧重依然很不一样。**### 💡 互联网大厂：八股是起点，转型进行时许多主流互联网大厂面试仍会涉及“八股文”，但方式正在变化。*   **字节跳动**：一面常被形容为“妥妥的八股盛宴”，会密集考察Java基础、JVM、MySQL、Redis等。但与此同时，也有同学反馈，字节已经出现大量“扔场景题”的趋势，考验解决真实业务问题的能力。*   **腾讯**：一面普遍包含“八股文拷打”环节，可能完全不问项目，专注于考察计算机网络、操作系统等计算机基础。*   **阿里巴巴**：八股文是高频考点，特别是Java基础、JVM、并发编程和MySQL等。*   **美团**：一面会“高强度八股+系统设计轰炸”，涵盖范围很广，从基础到分布式、高并发都可能问到。*   **百度**：以“酣畅淋漓的八股拷打”著称，考察范围全面。*   **华为**：技术面试也会涉及八股，但通常与项目深度结合，考察知识的实际应用。*   **小米、理想、大华、联影等**：根据面经分享，这些公司的面试同样包含基础知识考察环节。### 🎯 其他类型公司：八股文仍是主流除了上述大厂，还有许多其他类型的公司依然将“八股文”作为主要的筛选工具。*   **🌿 国企/央企及银行**：这类企业由于招聘规模大，通常会采用结构化的笔试和面试流程，因此对基础知识的考察非常看重。面试准备通常明确包含“背八股”和“准备半结构化面试”。*   **🏢 传统行业技术部门**：许多传统行业的技术岗位面试，依然停留在依靠基础知识库快速筛选候选人的阶段。*   **🚀 部分中厂和创业公司**：这些公司往往要求候选人能快速上手，虽然会问“八股文”，但通常会与项目经验、实际问题解决能力紧密结合。### 🧠 特定技术岗位：八股文依旧高发在某些特定的技术岗位，“八股文”依然是面试的“重灾区”。*   **网络安全岗**：对操作系统、网络协议、加解密算法等基础原理有极高要求，面试中会深入考察这些基础知识。*   **客户端开发岗**：无论是Android还是iOS，面试都会大量考察操作系统、内存管理、UI渲染等底层原理，这些都是典型的“八股”题。*   **AI/大模型岗位**：竞争激烈，同样需要准备八股文核心知识点，只是问题会侧重于机器学习和深度学习领域。### 🔄 面试风向：从“会背”到“会用”当前的趋势非常明确，**面试正在从考察“你知道什么”转向“你能解决什么”**。现在面试官更倾向于将“八股文”与实际业务场景结合起来，例如问“如果你的系统突然从每天一万单暴涨到一百万单，ACID里的哪个特性会成为性能瓶颈？你会怎么trade-off？”。这要求求职者不仅要理解原理，更要具备将其应用于解决实际问题的能力。### 💎 总结无论你目标岗位是哪种类型，“八股文”仍是面试的“敲门砖”。但高效备考的关键在于**理解原理**，并能将知识点与你的项目经验结合起来阐述。在准备时，可以先从常见的“八股”问题入手，同时多练习将所学知识应用于具体场景，这样才能在面试中展现出真正的竞争力。

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4.3一面 1. 对 AI 是怎样理解的2. 分享一些比较好用的 AI 工具3. 主要用 AI 解决哪些问题4. 项目中很多场景都可以通过 AI 完成，你怎么看待？未来在哪些方面提升自己竞争力5. 自己有尝试过玩一玩（AI 相关工具）吗6. 算法题：二分查找7. 算法题：盛水最多的容器8. Flexbox 布局基本原理9. 使用 Flex 实现单个元素水平垂直居中的方案10. 对前端主流技术栈的了解11. Vue 中 keep-alive 的作用与原理12. 使用的 Vue 版本13. Vue3 的生命周期钩子14. 页面加载前先请求接口，接口完成后再渲染页面的实现方式15. 介绍个人收获 / 成就感最高的项目（智能对话平台）16. AI 对话平台流式输出使用的技术（SSE 而非 WebSocket）17. SSE 的好处18. SSE 的工作原理19. SSE 长连接长时间保持是否会掉线、断开20. SSE 心跳保活机制的具体实现反问面试评价（面试官说主要是算法理解的不够深入，还建议多多用ai）隔了个清明4.7约二面 发了一个aicoding的题目，ai自动生成周报，两小时，在面试前完成即可4.9二面1. 简单做一下自我介绍2. 你现在是在找实习吗？3. 目前手头有实习offer吗？4. 你希望找什么样的实习岗位？（算法/AI/开发）5. 为什么不做算法相关实习，反而选前端？6. 你的前端知识是怎么学的？7. 这两个前端项目都是练手项目吗？8. 第一个项目你在里面具体做了什么？9. 为什么选用Deepseek大模型？10. 项目里关键技术点有哪些？AI部分怎么解决？11. 项目代码都是AI生成的吗？占比多少？12. 你怎么让AI生成代码、怎么把控质量？13. AI生成不符合预期、甚至“欺骗”你，你怎么处理？14. 性能优化也是AI帮你做的吗？优化代码是谁写的？15. 语音里的噪声你怎么处理？需要处理吗？16. 如果让AI做前端语音降噪，你会怎么让它实现？17. 你怎么确保AI给的降噪方案是靠谱的？18. 你怎么测试验收这个项目？从哪些维度判断符合预期？19. 有没有考虑弱网、噪音、真实使用场景的问题？20. 你怎么理解闭包？21. 实际项目中你怎么使用闭包？22. 了解Webpack吗？Vite和Webpack有什么区别？23. 你做过图像处理相关研究？具体做了什么？24. 相比传统机器学习，AI时代聚类有什么优势？25. 图片不清晰，用AI怎么变清晰？有什么方案？26. 你用过哪些AI工具？怎么用的？27. 部署过LLM相关服务吗？AI-Coaching 笔试题（AI自动生成周报）28. 你怎么理解这个需求？29. 功能拆解成哪几个模块？30. 数据采集通过什么方式？采集哪些关键信息？31. 哪些步骤AI不能自主执行，必须人工介入？32. 空数据/无工作记录怎么处理？33. 简单解释一下工程目录结构，每个TS文件作用？34. 为什么要设计base collector基类？好处是什么？35. 数据处理模块具体处理哪些内容？36. 你觉得这个项目还有哪些可以改进的地方？37. 你的职业生涯规划是什么？38. AI发展很快，Java/安卓/IOS/鸿蒙都要会，你怎么应对？39. 怎么保持对AI代码的判断力？看不懂怎么办？40. 短时间内怎么快速提升技术认知？41. 你现在人在哪？实习周期能多长？42. 如果提供实习但没有转正机会，你怎么看？43. 你觉得转正重要还是实习重要？44. 有没有想过考公、国企这类更稳妥的职业？反问对实习生有什么要求？更看重哪些能力？实习生的培养方案是怎样的？结合我今天表现，给我一些前端学习建议？问如果有机会进美团没有转正，是这边前端需求变少了吗？（面试官说不是，只是了解一下个人情况）这轮通过后还有后续面试吗？（面试官说后面还会有流程）面试结果大概多久出？（一周内）感觉二面表现一般，现在还没有结果，可能没戏了

其实美团ai面的东西挺固定的，乐意看点小面经的兄弟应该大多数也看到过1.自我介绍 日常用ai的情况2.栈和队列3.堆 栈 方法区 程序计数器 本地方法栈4.分库分表5.设计一个缓存系统 缓存更新和失效6.设计一个离线评测系统 评测任务队列 并发控制 结果存储 可回放7.项目中有什么提前预见 并避免了的问题每个问题根据你回答的东西继续追问答得过多时间会来不及回答全部七个问题

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30分钟，七个问题，最开始可以选擅长的类，单机位1. 在实际生产生活当中如何运用AI辅助开发2. ES6的解构赋值3. 响应式数据中的媒体查询4. 栈和队列的区别以及使用场景5. 在多条信息并发的时候用栈还是队列，为什么6. 如果有消息的优先级更高该怎么办7. 当接口遇到问题的时候要怎么处理8. 当接口返回不同错误码之后要怎么处理9. 当接口遇到问题的时候，超时的次数和时间怎么选取？为什么，要怎么优化用户体验10. 在需要稳定输出的业务流程里面大模型的温度值和随机种子值要怎么设定，其他参数怎么设定11. 温度值和随机种子如何影响模型？它们之间有什么相互的关系12. 假设在一个平时需要稳定输出，平时有的时候需要灵活输出的流程里，如何设置温度值和随机种子13. 前端在AI对话当中如何做参数，要一个版本控制，然后如何防止用户切换不同模型和版本切换带来的问题14. 项目中遇到中比较困难的问题是什么？怎么排查的15. 通过打印日志的方法排查出来了，那怎么能确定问题就是他呢？有什么检验吗？修复之后有没有做什么措施限制再次发生

依旧恐怖微笑女一、自我介绍二、osi七层模型及与各层功能三、redis基本类以及使用场景四、双亲委派机制及作用五、假如你要开发一个订单系统，应该设置几种订单状态以及订单状态转换六、rag相关流程（寄，大模型这块还是看的太少了）七、你最近发现了什么项目中的潜在的问题吗，如果有是如何排查出来的每个大问题都会进行追问1，2个小问题（感觉取决于自己回答中的侧重点）

1. 做一下自我介绍2. 如果一个核心链路已经同步调用很多下游了，为什么还要引入消息队列，而不是继续堆线程池消息队列真正解决的不是“异步”两个字，而是削峰、解耦、容错和流量治理。同步链路堆线程池只能把等待成本从调用方挪到自己进程里，并不能改变系统容量边界；一旦下游抖动，请求会在调用链上层层堆积，最终把连接池、线程池和网关超时一起拖崩。引入 MQ 后，主链路可以只做核心事务，非核心逻辑异步化，下游能力不足时也能通过堆积和消费速率控制做缓冲。不过 MQ 不是银弹，如果业务要求强一致、低延迟、同步结果可见，盲目异步反而会把复杂度转移到补偿和状态机里。3. 从生产端到消费端，怎么把“消息不丢”这件事讲...

美团ai面经1.讲一下JAVA泛型追问:怎么获取精确的类型2.RDB和AOF追问:怎么优化RDB3.快速排序基本思想追问:怎么得到基准值应在的位置追问:双指针遇到大量重复元素怎么优化4.5.RAG的分块，去重，向量化，权限标签，索引优化怎么设计追问:语义切分具体实现6.设计一个日志管理系统，怎么设计它的存储与级别追问:一天产生100GB或TB级别的日志怎么设计架构7.持续遇到的问题，怎么改进追问:lua脚本的优点追问:不用lua脚本还能用什么有的追问忘了