阿里hr面后加试笔试

笑死回答问题中途以为我网卡了,我挥了挥手,没想到没卡,面试官看到了,也跟我挥了挥手有点可爱面试官经典模型应用简单八股 Rag Functioncall MCP 轮轮都问,都快问烂了库库吟唱就对了1.自我介绍 个人情况2.AI的项目是什么背景?3.详细介绍FunctionCall的原理?什么是智能路由开发?4.怎么实现的记忆功能?说说ZSET相关数据结构和使用场景?5.知道MCP么,谈谈你的理解6.RAG怎么理解的?大模型的幻觉是什么?7.知识库搭建中有什么挑战么?提供的文档有做过处理么?有对数据去进行一些处理么?8.pgvector的底层存储,存储原理,检索调参有了解么?9.文生图和图生文是怎么实现的? 10.用了什么大模型,有集群部署么?qps怎么样? 11.网盘项目说说吧,断点续传怎么实现的?12.多级缓存一致性?canal的原理?多级缓存解决什么问题?13.讲讲布隆过滤器?14.AOP的实现原理?闲聊:1.具体的业务是什么?Bravo102 实习生计划,海外的电商场景 说有102个项目让我们去选择感兴趣的2.AI体系下的搜推提效,AI的选品相关,我看你还是对这方面还是比较有经验的3.笔试做了么?快快做哦 (又是你,笔试,这一次我所失去的,我一定要加倍拿回来!!!!!!)

首先一面，电话面，25分钟左右，基本围绕java，大多数回答出来了，锁不太会，设计模式不太会，锁我只会背分布式原理以为凉凉，6天后约了二面，二面hr感觉很和蔼，技术也人很好首先问了java的锁，不太会，背了java多线程的实现问了threadlocal，不太会，（有点慌了）介绍下项目亮点吧，第一个web项目，背了定时框架，选取，参数设置，问业务视角，不懂第二个编译器项目，讲了寄存器的选取穿插了redis八股第三个rag项目，讲了分块，向量数据库设计，模型调用，重排，的全流程，问llam框架问mcp，不太了解最后问熟悉算法，工程，说工程（完了）设计模式，感觉名字有记忆，再啥也不会防御性编程，不懂...

已经凉啦，发出来攒攒人品吧一面：基础平台研发工程师 45min【感觉挂了结果第二天没有电话通知默默发了面试邮件？】1. 自我介绍2. 项目拷打（不知道为什么会觉得这是实习问了好几次，其实后面问题都是基于项目问的）3. 负责部分4. 喜欢哪个方向的技术5. 项目难点6. 是否有压测？追问用多少个Java实例压测的（因为测的是Redis秒杀）？7. 负载均衡怎么做？（我扯了好多RedisMySQL，他说先回到前端请求第一步来考虑（懵了好久才理解他在说Spring那层），然后没想到nginx之类的中间件，直接瞎说在前端可以用hash来分发，后来被点了nginx）8. Redis自己搭的吗？怎么实现备份？怎么实现高可用？集群节点挂了咋办？哨兵模式原理？9. SpringBoot和SpringMVC区别？MVC是什么？（我只知道SpringMVC不知道MVC。。。被提示知道servlet吗，但是Spring真没了解这么深）过滤器和拦截器的区别及各自的应用场景？（强行答了几个被问还有吗，哑口无言）怎么设置Spring框架参数使单个Spring可以支撑5000个用户并发做请求？（其实我对5000个用户毫无概念，也不会设置参数）提示Spring默认线程数是多少？（还是不知道）10. Java项目跑起来之后怎么动态查看堆栈和内存具体内容？用什么工具去看？（记得有命令但是一个都没记）11. JVM方法区干啥了？解释方法区、堆、栈的概念。12. 网络socket编程有做过吗？（我说课设用C++写过）backlog是什么？（再次哑口无言）13. 平时有看开源项目或者开源代码的习惯吗？（老实回答不经常）那平时从什么地方获取技术资料？14. 了解过AI吗？了解过大模型吗？有没有试过本地跑模型调接口来测试大模型能力？（都没有救命，只学过很基础的机器学习算法）15. 自己是喜欢搞计算机的吗？（不知道是不是觉得我太菜了一点都不研究技术）16. 反问（请求提建议：搞清楚基础，比如JVM及其基本命令、socket原理、servlet；学会调优的一些东西，比如Redis高可用、负载均衡怎么做；要多了解最新技术）17. 大学在哪里？确定做开发不做算法吗？18. 看看笔试成绩，没看到，说回去结合看一下。二面 32min完全没怎么问八股啊，全在问我怎么学习。处于一个既不敢撒谎但是不撒谎就显得很垃圾的状态。1. 自我介绍2. 拷打项目：项目背景是？多少人开发？技术挑战是？瓶颈在哪里？3. Redis的学习链路？有看源码吗？你理解的Redis架构是怎样的？4. 有用别的数据库吗？MySQL存了多少数据？如果存了很多数据会有性能问题，怎么办？5. 根据用户ID取模水平分表，但要查城市ID下面的用户，怎么查？6. 那如果还要进行一个全局的排序呢？7. 后端的网络层是怎么实现的？有做过socket网络编程的程序吗？8. 自己会挖掘一些什么样的技术方向？举个例子？9. 每周花多长时间写代码？你觉得刷算法题有什么用？编程有时候也挺枯燥的，你怎么觉得？10. 未来有什么个人规划？11. 有关注过业界的一些技术方向的发展吗？对AI了解多少？现在大模型能具备这么强的一个语义理解能力是为什么？AI产品对你的学习工作有什么影响？12. 你觉得自己比较大的优势和缺点是什么？为什么你认为自己理解能力好？13. 为什么不读研？对深入研究和去工作这两个事情你的思考是怎样的？14. 为什么这么想做业务开发？这个兴趣的支撑点是什么？（因为我老是提到想做业务开发。。。）15. 反问：部门业务？加入需要提升的能力？【第三天早上看默默挂了，不知道为什么连第二志愿都消失了】

MCP（模型上下文协议）可以理解成一个“AI翻译官+智能管家”的组合体，它的核心作用是让AI大模型能更流畅地与外部世界“对话”和“合作”。用生活化的例子来解释：1. MCP是AI的“万能翻译官”假设你有一个只会说中文的AI助手，但你想让它帮你操作家里的英文智能音箱、查询法国天气、甚至调用公司的数据库。这时候，MCP就像一个翻译官：统一语言：它把AI的“中文指令”翻译成各种设备/系统能听懂的语言（比如API接口、数据库查询语句），同时把外部系统的反馈再翻译回中文告诉AI。打破隔阂：无论设备是国产的还是进口的，只要支持MCP协议，AI都能直接“喊话”操作，不用为每个设备单独学外语。2. MCP是AI的“任务调度员”当AI需要完成复杂任务时（比如“帮我订一张明天上海飞北京的机票，然后发邮件通知同事”），MCP会像管家一样拆分任务：分步执行：先让AI查航班信息，再调用订票接口，最后通过邮件工具发通知。自动纠错：如果某个步骤失败（比如航班售罄），MCP会告诉AI重新规划，比如“换下午的航班”或“改高铁”。3. MCP是AI的“记忆助手”大模型虽然聪明，但容易“健忘”（比如对话太长就记不住上下文）。MCP的作用是：整理重点：把长对话压缩成“关键词+逻辑链”，比如把“用户昨天说喜欢川菜，今天要请客”简化成“用户需求：川菜餐厅推荐，6人，预算500元”。按需调用：当AI需要回忆细节时，MCP会快速“翻笔记”，而不是让AI从头读所有对话。4. MCP是AI的“安全保镖”当AI需要操作敏感信息（比如银行账户、医疗记录）时，MCP会：检查权限：确认AI有资格访问这些数据（比如用户已授权）。加密通道：像“保密通话”一样，确保数据传输过程中不被窃听。MCP让AI从“学霸”变成“社会人”没有MCP时，AI像是一个只会读书的学霸，虽然知识渊博，但不会用手机、不会点外卖、不会打车。有了MCP，AI就像一个精通多国语言、会规划行程、能处理突发状况的“社会人”，能无缝融入我们的日常生活和工作场景。