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京东科技 保险业务感觉这个面试官还是很和善的，比起字节的一直冷着脸，没有反馈，体验好多了1 自我介绍2 讲一个参与度最深的实习经历，详细讲解2.1 这个实习项目的架构，技术选型是怎么考虑的2.2 Redis存的数据是哪方面的2.2 Redis数据是提前预热的吗2.3 与MySQL一致性如何保证(说用的延迟双删，介绍了一下其他方案)2.4 延迟双删先删哪个再删哪个3 Java常用数据类型3.1 int 1跟Integer 1用＝＝是否为true3.2 equal()与hashcode()方法的关系3.3 哪个类重写过hashcode()方法 （回答String）4 final关键字作用5 String的常用方法有哪些5.1 其他对象调用toString()方法转成String场景有哪些6 抽象类与接口的区别6.1 项目中你用哪个更多7 list set map的区别7.1 你传递参数时一般用map还是自己定义对象7.2 list跟数组如何转换8 线程池你是用Java提供的还是Spring提供的？8.1 线程池参数，挑几个重点的讲一下如何配置9 Spring设计思想9.1 Spring的代理说动态代理还是静态代理9.2 除了Spring还见过哪些单例模式10 如何使用事务的10.1 你的事务拦截哪些异常10.2 事务传播机制10.3 事务失效的场景11 MySQL常用的数据类型11.1 主键用int 还是long12 MySQL索引分类13 联合索引(a，b，c)，where b时是否会走索引，where c，b，a呢14 如何优化慢sql，实际项目中通常在哪些方面优化AI相关15 是否用过ai开发16 IDE的大模型一般都是国外的，都是收费的，你怎么处理(？这个问题好奇葩，没搞懂这个想问什么，我回答有的像trae cn免费，有的实习公司报销，有的像cursor之前有无限续杯)17 使用ai编程如何保证ai尽可能完成你的需求18 提示词你怎么给？(这个我也不太会，说网上有模板)19 是否用过rule，给ai约束20 讲了一个项目中用ai的例子21 如何看待ai的发展，有什么瓶颈22 现在大模型都是语言模型，除了语言模型还可能会出现什么模型(？不懂，随便瞎扯了几句)23 open claw你了解吗，怎么看23.1 是否自己部署过24 未来规划，是否读研反问环节面试表现，有何建议: 提升表达能力，不要紧张，不然有些话可能没表达出来实习工作: 商品运费险，外卖食安险，准时宝等面试流程: 两轮技术面一轮HR面，一到两天出结果

讲一下项目哪个地方具有挑战性，如何解决kafka如何保证消息是发送一次接收一次，如何确保broker正常刷盘，多副本怎么实现，这里有个高水位低水位概念知道吗（不会）setnx有哪些参数，优化前的分布式锁是哪个维度zk如何保证数据一致性（忘了）构造线程池有哪几种方式，ThreadPoolExecutor底层继承了哪一个抽象类，抽象类有什么方法，他是怎么实现的（不会）juc包下有哪些类，concurrenthashmap底层原理hashmap和concurrenthashmap中，一个对象可以作为key吗，重写equals和hashcode注意哪些netty特性讲一下selector，channe...

一、技术岗位（含 AI 相关方向）1. AI 应用开发 / 后端开发金山云考察重点：AI 工具在实际项目中的应用（代码生成、优化迭代）初创公司（上海 / 杭州）考察重点：AI 生成代码的流程设计、Prompt 编写、测试兜底美团考察重点：模型幻觉处理、RAG 优化、多模型对比阿里（通义灵码团队）考察重点：需求拆分、AI 代码架构设计腾讯（代码智能算法岗）考察重点：微调经验、AI 辅助编程实践附加技术栈：Redis / Kafka 消息队列、MySQL 调优、分布式系统（跨主机通信）2. 前端开发京东零售考察重点：AI 辅助开发（Vue/React + 页面生成、组件优化）蔚灵科技考察重点：框架通信机制、CSS 布局（Flex）、异步处理（Promise）3. 测试 / 测开OPPO考察重点：AI 生成测试用例的覆盖率优化、结果准确性验证蚂蚁（大模型评测岗）考察重点：RAG 检索、FunctionCall、Playwright MCP、WebSocket/SSE 区别二、非技术岗位AI 产品经理（多家公司）考察重点：SQL / Python 脚本的 AI 生成、自动化提效场景、用伪代码与研发对齐需求三、考察趋势速览实战派公司（允许面试中使用 AI 工具）字节跳动、美团研发派公司（聚焦 AI 编程工具本身开发）阿里（通义灵码）、腾讯（代码智能算法）、开放传神科技四、高频考察问题（供备考参考）实际项目中如何结合 AI Coding 进行优化？如何设计 AI 生成代码的流程与兜底方案？如何处理模型幻觉？如何优化 RAG 分块？有无微调经验？如何对比多个模型的效果？五、备考建议技术岗重点准备真实项目案例，突出 AI 工具带来的优化点以及解决的问题非技术岗突出 AI 提效场景，例如用 AI 生成 SQL / Python 脚本避坑提示：避免只回答“我会用 AI”，要展示问题拆解能力和结果验证方法。

面试官想看到的不是 AI 有多聪明，而是你作为“架构师”和“技术主导者”的思维过程。AI 只是你的高级键盘，技术选型、边界划分和兜底策略必须由你来掌控。对于学生来说，虽然不一定有真实的工业落地经验，但面试一定会要求你能把项目做深、做闭环。一、核心四步法无论遇到什么 AI Coding 题目，都可以按下面四个步骤来组织你的 Prompt 和思路：Step 1：定义边界与骨架 —— 展现全局观不要一上来就让 AI 写逻辑，而是先写 Prompt：“我现在需要写一个高并发下的 XXX，功能如下：XXX”目的：先把数据结构定下来，这叫“谋定而后动”。Step 2：选择并指挥核心模型 —— 展现技术掌控...