美的 ai 面试面经

1. 中文问答
自我介绍
一项任务?如何保证过程和完成?结果如何?
校园活动?困难?如何解决?
团队活动?遇到困难?结果?
接续上一题,软件设计创新点?结果如何?

2. 英文问答(今年就一题)
为何这个岗位?
三年职业规划

3. 推理游戏体(9 题)
比较简单
4. 性格测评(15 题)
往积极角度选就行
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🐜ai infra一面1、面试官人真好啊,自我介绍完我就说我的项目偏业务,看jd上的模型训练、模型推理我都没搞过。他说没事,数据库啊啥的都会涉及到。后面果然一句infra的都没问,哈哈白看了一个周末的infra理论了。2、然后拷问第二个项目。2.1 你这个LangGraph路由是如何设计的,为什么要用它?本质是个状态机,定义了xx状态,实现思路(全局状态、node定义、workflow串起来节点)2.2 源数据是什么?如何做的预处理?论文pdf,向量那一路用的固定长度token+overlap,语义切分那一路按段落切的(回车)2.3 评估是怎么做的?怎么判断切的好不好?其实我没做Recall@k这些,于是扯我做了证据溯源2.4 你用GraphRAG了吗,怎么样,有什么优缺点?用了,优点就是对特定专业领域,比如需要检索一些关键词的隐含关系的场景(科研)上效果好,(面试官补充:源数据准确),缺点就是离线阶段有点耗时,比如二三十篇论文的话差不多二十来分钟,单卡跑的话。(面试官说那已经很快了)3、拷问第一个项目。3.1 为什么做这样一个项目,出发点是什么?我看你部署到vercel了,怎么样?vercel没跑通(尴尬,面试官怎么知道我传到vercel了)3.2 web端还是移动端?以一个用户的角度,进去后可以干嘛?3.3 你这个姿态分析是怎么做的?视频是放在minio里,然后是怎么处理的?我一开始说我调了MediaPipe pose的库做姿态识别,识别到人体关机的三十多个点,然后点点相连成为向量,用cos做相似度分析,最后打分,调llm做个总评。面试官一直在追问这里,说视频具体是如何分析的,有没有什么难点。我有点没听懂,他说他的出发点是觉得调库+向量相似 会有些简陋。唉能不简陋吗,我就开始扯我遇到了两个视频如何对齐的问题,目前的解决方式是设置了个滑杆用户手动调节这个偏差,后期的话可以考虑用音乐来实现。3.4 redis缓存了什么数据?是什么类型的?key和val分别是什么?列表内部的数据究竟是什么?有没有涉及到序列化啥的?唉这块是真尴尬,我只从功能上说了我缓存了用户自己的视频列表和姿态分析的结果。等下快去补补好嘛好的。3.5 如果一个用户上传了个非常大的视频会怎么样,比如几G?我说我做了限流,只可以上传小于500MB的,然后也限制了一个用户一分钟只能执行两次ai分析。他就追问说,如果我现在这个视频就是很大又必须要上传呢?我就说那可以设置个会员功能,付费才能上传大视频。哈哈哈哈面试官笑了一下3.6 MQ为什么用RabbitMQ?我就说RabbitMQ简单,可以满足可靠性。追问可靠性是如何实现的?发送端生产者开启确认机制,存储端设置队列持久化、消息持久化,消费端任务完成之后再ack,还设置了死信队列用来兜底。追问消息进入死信队列会被如何处理?答不上这个。只回答了什么时候会触发死信队列。4、ai 相关。你这个aicoding笔试,我看你问了个“云原生架构是什么”,“会被aicoding取代吗”,真想找个角钻了,原来面试官还能看到我当时的prompt啊,然后他就问我会不会被取代。你是如何看待ai coding的发展的?如何提升aicoding的能力?唉当时顺不好口条,面试官又让我总结了一下我想说啥。5、开放题假如有一个业务需要你用agent实现,如何设计? 需要考虑什么?我问什么场景,他说假设现在有个很厉害的agent来做姿态分析,而不是传统后端这一套了,如何达到生产级别?我说我实在是不懂多模态,如果是文本信息的话,生产级别肯定需要考虑多个用户同时访问的并发压力,比如看有没有一些请求能够合并,或者看这些请求有没有通用/复用的地方,设置个缓存来提高响应速度。面试官问还有啥嘛?then,我大脑空白了几秒钟。憋出来个,或许还可以预训练个模型,搞个舞蹈学习的垂直模型?还有啥需要考虑的,想不出来了。6、反问反问了业务,面试官说了一大串,完全没听懂。反问了agent在业务中如何体现。反问了那您觉得aicoding会取代程序员嘛哈哈哈哈总共50来min,无手撕,好煎熬好漫长的50min。
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1. 自我介绍并说一下最近的这个项目,觉得哪里有一些复杂度比较高的,你可以详细聊聊2. 这个项目是你实习做的吗?还是你自己练习的项目?(我说是老师项目组的)3. 我看你了解的知识面还挺广的,你是通过哪些方式进行前端的学习的?(GitHub、B站、掘金、极客时间)4. 有没有做过系统一点的学习?比如书籍之类的(我说你不知道的JavaScript)5. 这本书有什么理念,或者说你觉得印象比较深刻的?(说了this,把 this 全部过一遍)6. 那你在实际项目中有哪些场景有用this去做一些方案,或者说做一些小的工具函数之类的?(我说有,比如单例模式,然后全部过一遍)7. 那单例模式,你是在什么样的一个场景里面去用的?为什么会选择单例模式?有什么优缺点?8. 你刚刚说扩展性比较差,弹簧组件是全局的,那假设另外一个场景也需要使用这个组件,但是它又要有些不一样,那这个时候你会用到什么设计模式呢?9. 我看你项目写了响应式布局,你是之前做过移动端吗?(我说有)10. 那你是怎么做的适配的?因为有高倍屏、低倍屏,还有些手机尺寸不一样。11. 你所有的布局都是用的 px 去进行布局的吗?(我说还有 rem)12. 那你觉得 rem 的值应该设置为多少呢?(我说是除以10,追问,我说在GitHub上面阿里源码扒下来的)13. 对于样式布局,你了解哪些方式呢?(我说有 flex弹性布局、grid网格布局、table表格布局、定位布局、浮动布局) 哪种用的比较多呢?(我说flex弹性布局)14. 那你可以说一些 flex 的样式属性吗?(我说有flex-direction、flex-wrap、flex-justify、flex-align、flex: 1)15. 听到我说 flex 布局,面试官扔了到题目过来:用 flex 布局完成从左边的到右边的效果 alt text(P1)16. 手撕树形结构遍历:要求最后的结果为 28 alt text(P2)17. 继续回归项目:对于 jwt 认证保障的话,你可以说一下它大致怎么实现的呢?18. token 你是存在哪里的?(我说存在 localStorage 中) 为什么存在 localStorage 中?(我说一开始是想放在 cookie 中,但是刚好接触了 axios,然后进行封装,更方便)19. 你这7天过期的逻辑放在 localStorage 中是怎么做的呢?(我说我设计了长 token 和短 token) 面试官说这个方式没见过,比较有意思😄20. 短 token 过期,前端拦截到错误然后用长token做请求,那你这个逻辑岂不是接口会做一个重试的逻辑?那如果长 token 也过期了,那这个时候你会怎么做?(我说会跳转到登录界面,重新登录)21. 跳转界面是在前端还是后端做的重定向?(我说是在前端,axios 封装,错误码)22. 你前端做重定向的时候,你是通过什么样的一个 API 去做的?(我说是 window.location.href('/login')) 那你这种方式跟 location.replace('/login')、location.push('/login') 有什么区别吗?(我说 window.location.href('/login') 是会刷新页面的,而 location.replace('/login') 是不会刷新页面的)23. 你点的浏览器回退,你还是可以回到上一个地址吗?(我说直接退出到登录界面)24. 我看你另外一个项目设计了一个拖拽式布局,你可以说一下会用到哪些API吗?还是说你这个功能是通过第三方库实现的?(我说原来是自己写的,后面效果不是特别好,就用了第三方库,在 npm 上的 Allotment) 那如果让你用原生 JS,你知道要用到哪些 API 呢?(我说 mouseDown、mouseMove、mouseUp、mouseOut,监听鼠标的点击事件,获取鼠标的坐标,计算容器的宽度)25. 面试官说前端基础就面到这,我心想这还只是基础吗😭,然后反问:- 面试表现(提了一嘴 AI,平时有用过什么 AI 工具吗?)- 面试官说可以系统学习,多看书籍,知识点比较零散- TikTok 到底是负责什么的- 贵公司技术栈
前端死了咩:无敌面经太详细了
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