美团秋招面经

TimeLine:8.9 AI 面、8.16笔试、8.20一面、8.26二面、9.1意向书

一面
1. 对每一段实习都询问一下干了什么
2. 讲一下MVCC
3. 讲一下G1 GC 的垃圾回收机制
4. 因为实习里面讲了 CompletableFuture用法,写一下在实习的具体场景是怎么进行使用的。【大概就是4件事,其中2、3件事可以并行,然后进行实现即可】

美团二面
下午面试,上午发了 AI Coding 的邀请,使用美团的 AI 代码编辑器生成一个智能客服系统,感觉用起来体验还不错,给了2个小时,因为当时还在实习,中午抽了40分钟搞定了前后端的代码,所以感觉没有那么完善hh。

面试的时候,我感觉是有一个 AI 在听我的回答,然后面试官会读一下 AI 提出的问题,感觉很诡异hh

1. 介绍一下自己
2. 用三个词形容一下自己
3. 分布式锁
4. 从分布式锁问了在阿里云使用的 Tair,问我 Tair 比起 Redis 有哪些优势【感觉这个问题不是 AI 都问不出来,比较奇葩,一般感觉很少会问别家工作使用的中间件特性】
5. 大模型 VS 传统模型
6. 大模型参数多,这个参数具体是什么呢
7. 垃圾回收机制
8. ZGC
9. 对国内外的 AI 大模型有哪些了解,自己对 cursor 和 Claude Code 的使用心得
10. 看一下 AI Coding 的内容,然后给面试官讲一下自己写 prompt 的一些技巧

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全部评论
没有三面嘛
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发布于 2025-09-09 01:17 四川
uu 一面完多久收到的二面邀约呀
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发布于 2025-09-08 20:04 北京
接好运
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发布于 2025-09-08 13:35 上海
接好运
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发布于 2025-09-08 12:28 北京
接好运
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发布于 2025-09-08 11:46 广东

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03-27 12:06
已编辑
字节跳动_前端组(实习员工)
一面: 1-自我介绍2-自我介绍讲到你学习到前端工程化,讲讲怎么学习的?3-你上一段实习公司团队是怎么组织开发一个功能的?有和后端联调过吗4-如果给你一个任务,让你对一个已有项目进行新增改查某个功能。你会怎么上手这个任务?5-lru实现原理?讲讲你这个项目用的lru的核心算法6-语义化标签7-一个图片需要实现鼠标悬停后,四个角变圆润,你会怎么实现?(傻了第一反应居然是监听器,还好后面想起hover),hover前面是一个冒号还是两个冒号,class属性写法是点还是井号8-讲this的指向9-ts和js区别10-js是单线程还是多线程?11-用过react吗?讲对react的理解。  我讲了vue和react区别12-讲react的component和element13-手写一个js,实现将时间戳转换为' 2025-02-01 '此类的字符串反问:1-公司前端规模,缺人,资深前端工程师离职了,目前面我的是数据什么职位的程序员2-用什么技术栈?react+vite3-对我今天表现的建议?基础扎实,就是刚刚问我element没反应过来是元素,第一反应组件库(用vue比较多,忘记这个概念了),不过影响不大4-前端岗位目前面临什么挑战?ai时代,只会做简单页面的前端容易被ai淘汰,需要在某个领域比较突出拔尖的前端,比如three3d啊等等5-几轮面试?两轮,下一轮主管面,主管也是程序员二面-20分钟速面看名字原来主管就是约面的hr,一人兼多职,说一面技术方面过关了,这一面问别的1-自我介绍2-怎么用ai工作流(可能我不会吧,我讲mcp,rag,skills都不对,后面讲到约束,我就说平时怎么用ai编辑器,个人rule项目rule,貌似也不对,就进入下一个环节了)3-职业规划是什么?能不能接受C端(面向个人用户)?进公司就是搞迭代,后面会拓展后端简单业务,公司做的是个忘记什么主题的后台管理+数据可视化4-问基础信息,来北京接受吗等等,得知我有多个面试,问什么时候确定去哪个,对实习公司的标准要求,面试结果要内部讨论,下周一出个人体验感:一面面试官很有礼貌,耐心听我讲完,很友善,二面。。。ai工作流答不到面试官想要的,就对我说“哎算了不讲这个了讲别的吧”此类的话,面试过程,有的地方语气给我感觉有点不耐烦,不喜欢========后续:已offer
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一、AI 基础知识(核心入门层级)1. 大模型基础核心概念- 核心概念:LLM(大语言模型)、Token、上下文窗口、Embedding、微调(Fine-tuning)、提示工程(Prompt Engineering)2. 大模型关键能力- 核心能力:文本生成、代码生成、多模态理解(文生图/文生视频)、知识问答3. 前端视角核心应用(入门落地)- 模型调用:API 调用大模型方法- 流式处理:SSE/WebSocket 流式输出处理技巧,可结合缓冲区+分段解析机制优化体验- 成本优化:Token 消耗优化方法二、AI 进阶技术(能力提升层级)1. Agent 核心技术- 定义:可自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体(代表:Coze 扣子、TRAE)- 前端视角:Agent 交互界面设计、多轮对话管理,可借助 A2UI 协议实现 AI 驱动的界面动态渲染2. RAG(检索增强生成)- 核心:结合私有知识库,提升大模型回答精准度与可控性,本质是“检索-增强-生成”的闭环流程- 前端视角:RAG 检索过程可视化展示、检索结果与模型输出的联动呈现3. 多模态 AI 技术- 核心定义:文本、图像、音频、视频的融合生成与理解(代表场景:剪映 AI 生成、实时交互)- 前端视角核心技术:Canvas/WebGL 渲染、WebGPU 加速(提升渲染性能);WebRTC 实时流处理(支撑实时交互);多模态内容预览、编辑功能实现(适配前端交互场景)三、AI 工具链及应用场景(落地实践层级)1. AI IDE 开发(TRAE、Cursor 方向)- 核心定位:端到端生成真实软件的智能协作平台- 前端职责:AI 功能交互(代码生成/理解/问答)、IDE 内核开发、插件生态搭建- 核心技术栈:React/TypeScript、WebAssembly、Monaco Editor、WebSocket/SSE2. Agent 平台开发(Coze、HiAgent 方向)- 核心定位:新一代 AI Agent 协同办公与应用开发平台- 前端职责:LLM 驱动的 Agent 框架实现、多 Agent 协同界面、可视化编排工具开发- 核心技术栈:React/Vue、状态管理、可视化编辑器、实时通信3. 多模态创作与交互(剪映、抖音方向)- 核心定位:生成模型优化、多模态内容合成、实时交互体验提升- 前端职责:AI 生成内容预览、实时滤镜/特效、多模态编辑界面开发- 核心技术栈:WebGL/WebGPU、WebRTC、Canvas、性能优化(FPS、内存)4. AI + 全栈开发(小红书、美团方向)- 核心定位:AI Coding 工具辅助,完成前后端开发、测试、部署全流程- 前端职责:全栈开发、AI 辅助需求分析与方案设计、提升开发效率- 核心技术栈:Node.js/Python、前后端协作、CI/CD、AI 工具深度使用5. 可视化与 AI 交互(同顺方向)- 核心定位:大模型应用可视化交互、RAG/Agent 工作流演示- 前端职责:可视化 Prompt 编排、多轮对话可视化、模型输出调试界面开发- 核心技术栈:ECharts/D3.js、流程图库、实时数据渲染、响应式设计
从事AI岗需要掌握哪些技...
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