青岛小厂AI应用开发面经（面完秒过）

base北京，依托东软集团和中关村发展集团背景的智慧康养科技企业，为政府、企业和康养机构提供智慧化健康养老产品与服务。腾讯会议-25min1. 自我介绍（强调介绍重点在AI工具的使用上）2. 列举一下你电脑安装的跟AI、Agent、大模型相关的软件和工具（共享屏幕展示）3. 关于Cursor IDE的使用，您是通过官方渠道自行注册，还是通过其他途径获取的账号？4. 目前订阅的是哪个版本？5. 在涉及地区限制时，你采取什么方式来保障AI开发工具的顺畅访问？6. 使用Trae进行编码时，你倾向于手动指定特定的底层大模型，还是直接使用系统默认的“Auto”模式？背后的考量是什么？7. 你在使用过程中有用它做前端界面的设计到实现吗？（从需求到ui设计最后到代码生成的过程）8. 回顾你的项目经历，在使用AI集成开发工具或直接调用API实现业务功能时，遇到过哪些AI无法直接解决或存在显著局限性的难点？你是如何突破这些瓶颈的？9. 在你看来，普通Vibe Coding（直觉/自然语言驱动编码）模式与SOLO（智能体自主规划执行）模式的核心区别是什么？在实际开发中如何抉择？10. 看到你屏幕上的界面，AI聊天框的提示：输入"/"获取更多能力，如"/spec","/plan"。你是否了解这两个指令的具体含义？在实际编码过程中是否有过实际应用？11. 如果让你从零设计一个RAG（检索增强生成）系统，你认为必须包含哪些核心模块？请简述各模块的关键职责。12. Spring AI Alibaba、AgentScope-Java这两个框架有了解吗？知道两者在定位、适用场景及核心能力上的主要区别吗？13. 简单介绍如何解决高并发的抢单，通过什么形式来实现？该方案为何能有效保证数据的一致性？14. 在使用Redisson实现分布式锁时，被锁定的对象究竟是什么？是数据库中的一条记录、业务层面的某个Key，还是具体的用户实体？请结合业务语义进行解释。15. 订单ID的生成时机应如何设计？是采用预生成策略，还是在业务流程中实时生成？这两种方式对高并发下的性能有何影响？16. 分布式锁的防并发效果是否仅限于当前系统内部？如果引入另一个外部系统直接连接同一数据库，原有的锁机制是否依然有效？为什么？17. 死信队列（DLQ）是什么？它在分布式系统中主要承担什么角色，通常应用于哪些异常处理场景？反问环节1. 请问目前公司整体研发团队的规模是怎样的？内部是如何进行职能划分或项目组编制的？2. 公司和东软集团的关系是？3. 公司目前核心的研发业务聚焦在哪些垂直领域？在产品工程解决方案与行业定制化服务之间，目前的业务重心更偏向哪一端？4. 面对当前生成式AI技术的快速迭代，公司是从何时开始系统性布局AI转型的？感想:有一周没面试了，感觉水平下降了很多，八股 项目 算法还是得多看看

这个是4.30的面经 我一直没来得及整理1. 自我介绍，包括个人背景、经历，以及 AI 大模型如何融入学习和实践2. 使用 AI Coding 工具时遇到过什么问题，怎么解决答案：AI Coding 最大的问题不是不会写代码，而是它容易写出“看起来能跑但不符合项目约束”的代码。比如它会新增不必要的抽象层、改动无关文件、吞异常、遗漏权限校验、把敏感字段打进日志，或者生成一个和团队代码风格完全不同的实现。我的做法是先给它明确上下文和边界，不让它自由发挥。比如只允许修改指定文件，不允许改接口签名，不允许新增依赖，不允许修改数据库 schema。生成代码后，我会先看 diff，再跑测试，再重点 rev...

5.7 HR电话联系面试5.12 一面 面试完30min后电话约二面5.15 二面 已挂被其他部门捞了【一面 35min 】面试结束后20min 电话约二面实习考察1. 因为之前在字节实习过一段，简单问了问实习业务，主要做了什么2. 数据库优化怎么做的，数据库的量级是多少，有没有做分库分表3. ...八股因为实习写了数据库优化，八股主要考察mysql和redis1. mysql的索引介绍一下，索引什么时候失效，怎么避免失效，为什么有时候用了索引还是很慢2. mysql索引为什么快，B+树怎么设计的3. 慢查询怎么排除，如何解决的4. redis的高可用，高性能是如何实现的。哨兵机制，集群机制，主从结构5. 有没有做过redis和mysql的混合使用AI1. Vibe coding 用过吗，介绍一下2. skill的理解3. 还问一些其他的AI编程范式，我不太了解手撕单链表处理：将单链表头尾依次相连，时间复杂度O(n) ,空间复杂度O（1）例子:l1->l2->l3->l4 转换为 l1->l4->l3->l2l1->l2->l3->l4->l5 转换为 l1->l5->l4->l2->l315min完成。反问1. 部门业务2. AI应用开发的细节，补充什么知识【二面 1h】面试官晚到了5分钟，感觉很忙，中途手撕的时候还退出了一下。闲聊1. 为什么这么早就准备实习2. 这次可以实习多长时间，后面准备读研吗？实习拷打感觉回答都没有很戳中面试官的点，没有体现具体的技术价值1. 业务介绍（说实话我做的产出没有很高级），业务流程2. 我做了哪些部分，然后继续考察业务理解，拷打业务初始化流程，怎么解决上下游的问题。3. 用户体验怎么提升的（面试官认为我做的更像是用户体验调优，而不是风险规避与性能优化）4. 做过最难度的部分（面试官认为我讲的不算难点，感觉这个回答的不好，拉低了印象分）5. 业务为什么这么改造，了解背景原因吗八股1. 数据库索引的优化在哪里，为什么快2. 又根据实习经历问了一下实习中数据库索引优化怎么做的吗，为什么性能提升了20%（因为实习写了数据库治理，直    接被问住）3. 介绍一下回表查询，为什么出现顺序io和随机io，你那个场景是怎么解决的手撕1. 带最大容量的阻塞队列整体代码写出来了，但是测试的时候出现了bug，和面试官讨论了一下没有发现问题所在。感觉自己拉完了，感觉要寄AI1. 平时怎么用AI的2. 为什么想要开发一个ai助手，有什么沉淀的反问1. 继续了解业务2. 对于ai提效的预期是什么

一些自己在网上搜刮的面经题目路过的牛爷爷可以试着答一答，附上自己的答案，如果有更好的答案也可以拷打我，如果有别的比较好的题目也可以评论里发一发。 如何评估 RAG 效果？指标是什么？ 分层评估：  检索质量评估：看如HitRate（命中率），Recall（召回率）等指标 生成质量评估：看如相关性（是否切题）、忠诚度（生成是否基于检索内容生成）、完整性（生成答案是否完整） 用户满意度测评：答案是否满意，检索速度够不够块。  RAG 和微调怎么取舍？ RAG适合更新频率高，存在隐私数据以及需要可解性性要求高需要稳定输出的场景。 微调适合需要特定规则以及语气的使用场景。 这两个技术在大部分场景下都不...