莉莉丝服务器开发(ai)实习已OC

最大卖点是工作轻松,做toC和toB的后端+大模型,比较感兴趣这个方向,但是担心实习的认可度(如果秋招想去互联网的话)

一面
手撕代码
最大子序和(空间复杂度o1,时间复杂度on)
问题
项目里的RAG咋做的?原理是啥?
支持向量机?机器学习特征提取和分类方法
Transformer了解吗?
项目里CICD咋做的?docker和jenkins,如果用大模型来优化这套流程,怎么做?
基于目前的日志处理,如何用大模型来获取我们需要的日志信息等?
项目里遗传算法咋做的?有没有遇到瓶颈?编码咋设计的?

二面
手撕代码
删除链表第k个,edge case忘了,面试官提醒加了dummy虚拟头才过的
问题
IOC和AOP怎么弄的?bean的生命周期?AOP底层实现?代理
怎么弄一个自己的springboot模块?start吧应该是
MVCC,事务隔离机制的实现?脏写怎么办?
缓存穿透的解决方案,redis keynull/布隆过滤器
探讨RAG之外大模型的优化方案,finetune的东西

三面
聊天面,主要是遇到的困难及解决,一些场景的设计

莉莉丝面试体验非常非常好,学到很多东西,面试官会讲回答中的漏洞以及对比不同的解决方案,感觉氛围很好。

很犹豫去不去,害
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佬 我26届 也感兴趣后端+llm的方向 请问你的项目是啥样的呢 rag系统开发么
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发布于 2024-04-30 08:54 上海

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04-18 14:57
门头沟学院 Java
说实话,现在“AI Coding”这玩意儿,已经开始从“加分项”变成“默认技能”了,有些公司的笔试确实已经不只是难,而是换赛道在考你了。先说你提的这个蚂蚁的情况——蚂蚁这类大厂现在的AI Coding题,一般不太会考你“纯手写算法”,而是更偏向:给你一个需求,让你用AI工具(比如Copilot、ChatGPT)辅助完成代码看你怎么提问(prompt能力)看你能不能判断AI代码对不对、能不能改bug有时候还会让你解释AI生成代码的逻辑简单讲一句话:不是考你会不会写,而是考你“会不会用AI把代码搞对”而且难点在这几个地方:AI生成的代码80%是对的,但20%很坑你如果不会debug,就会被坑死prompt写不好,AI直接带你跑偏所以很多人会觉得:“我算法还行,但这题怎么做得这么别扭?”其实不是你菜,是考点变了。那哪些公司在考 AI Coding?现在可以大致分三类:第一梯队:已经“明显在考”的这些公司已经把AI Coding当正式能力在看了:蚂蚁字节(尤其是飞书、AI相关部门)腾讯(部分部门开始试点)百度(尤其偏AI方向岗位)他们的特点是:题目里会明确让你用AI工具或者考察“你如何和AI协作”第二梯队:开始“隐性考察”的这些公司不一定明说,但已经在暗搓搓考你了:阿里其他BU美团京东快手表现形式一般是:给你一个复杂需求,时间很紧实际上就是默认你要用AI,不然写不完看你代码风格像不像AI写的(没错,他们看得出来)面试会问:“你平时怎么用AI提升开发效率?”第三梯队:还在传统,但迟早会变一些中厂、传统互联网公司外企部分岗位目前还在考:算法手写代码基础知识但趋势已经很明显了:未来1–2年基本都会跟进你现在该怎么准备(这个很关键)别再只刷算法了(当然算法还得刷),你要补这三块:Prompt能力(真的很重要)比如你要学会:怎么把需求讲清楚怎么限制AI输出格式怎么让AI一步一步推理Debug AI代码重点来了:AI最坑的不是不会写,是:写得“看起来对,其实错”你要能:快速看出逻辑漏洞用测试用例卡它改它,而不是重写“解释代码”的能力很多笔试/面试会问:“这段代码是怎么实现的?”如果你是AI生成的但你解释不出来,直接挂
有哪些公司在面试时考察A...
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