泛微实施工程师 base 苏州

1.    能否先做一个自我介绍？2.    简单介绍一下你的项目，以及你在里面主要做了哪些事情？3.    你们项目采用的框架以及技术栈是什么？4.    你觉得你对哪块技术比较熟悉一点？5.    引入线程池提升查询效率的方案，当时是你自己想出来的，还是你只负责落地执行？6.    能把你优化的代码执行的整个流程说一下吗？7.    为什么 CompeleteFuture 要使用线程池的线程，能解释一下吗？8.    这个项目的团队大概是多少人？9.    在做“花椒论坛”项目的过程中，有哪些觉得可以进行优化，而你还没有进行优化的点？10.    简单说一下粉丝订阅和关注模块里面涉及到了哪些业务逻辑？11.    消息推送模型中有涉及到数据持久化吗？12.    在拉模式的过程中，系统是怎么知道用户关注的博主发了新帖子的？13.    帖子入库的表结构是怎么样的,为什么要这么设计？14.    如果帖子内容是一个富文本，输入了一段包含特殊字符或前端注入（如 alert）的代码，导致前端渲染时弹窗了，用户上传了前端无法渲染的特殊字符给后端，如何解决这个问题？15.    如果前端的同学告诉你：“我不能包含XX这些特殊字符”，那你（后端）打算怎么做？16.    有没有考虑过做过滤器，或者在用户录入/接收到内容的时候，用正则表达式之类的去匹配，如果有特殊字符就替换掉或者挡住？（引导性提问）17.    你基于 Redis 的固定窗口限流具体是怎么做的？18.    这个限流的设计方案是有去参考过其他的解决方案，还是自己想出来的？19.    基于 Redis 的限流和谷歌的限流工具里面的限流有什么区别？20.    为什么要使用 Redis 这种中间件做限流，而不是放在本地内存（如 Java 的 Map 或静态属性）中实现？21.    如果是多台机器的分布式系统，使用本地内存做限流会出现什么问题？22.    除了 Redis 和本地内存，还有哪些技术或者中间件可以实现限流？23.    关于实习中平台用 Redis 做草稿缓存，如果前端页面一直关掉不保存，导致 Redis 数据无限膨胀，如何清理这些冗余数据？24.    如果业务人员操作配了一半去吃饭，过了设定的过期时间缓存数据被清除了怎么办？25.    如果同一个账号在两台电脑上同时登录，并对同一份工作流进行交叉修改，如何解决两边数据冲突覆盖（协同操作）的问题？26.    如果要给上述并发场景加锁，打算怎么去实现这个加锁逻辑？什么时候进行解锁？ 加锁就一定能解决这个问题吗？27.    假如我一定要两个人可以并行操作怎么办？28.    如果发现了一些自己认知以外的问题，或者被安排了不熟悉的研发任务，你会基于什么样的方式去快速解决？29.    如果项目时间非常紧迫，你该怎么处理不熟悉的需求？30.    你最近在学习哪方面的技术？31.    现在学习 AI Agent 开发学到什么程度了？32.    简单介绍一下你正在学习的项目里面具体是什么内容？33.    平时编程会用到哪些外部工具或 AI 工具来进行辅助？34.    在使用 AI 命令行工具开发时，它可能会直接把代码改错，之前有遇到过这种情况吗？是如何防范和解决的？35.    探讨一下概念，你知道 AI 为什么会自动调用 Skill 或者是直接调用 MCP 吗？我这边没有什么问题了，你这边有什么想问我的吗？

1.自我介绍2.实习经历3.实践与团队经历4.为什么选择计算机/软件工程专业5.如何处理与家人的分歧6.觉得最难的课程是什么，如何克服7.社团/实验室经历8.学业情况9.最困难和最遗憾的经历10.如何评价自己11.家庭情况12.对泛微的认知13.对 AI 的看法

继续来分享下之前的面经~Agent & 系统工程1. agent的部署流程2. agent和workflow的区别，为什么需要agent3. 觉得当前的agent达到预期了吗？对agent的预期是什么4. agent的改进方向是什么5. 你认为从大模型端要做什么来适配agent大模型基础 & 微调6. 大模型项目遇到了什么问题7. 大模型微调的机制8. lora的具体原理9. lora中特殊的超参数有哪些，分别有什么意义，会对模型有什么影响10. lora效果不好怎么办11. lora的缺点，改进方向12. 有没有从0训练大模型的经历上下文 & 记忆机制13. 怎么加强大模型记忆机制14. 上下文接口怎么修改15. 较长较多的上下文怎么解决多模态相关16. 多模态的用户信息怎么存储和使用17. 对多模态大模型有什么了解18. 多模态大模型的具体结构

昨天面试的这个公司今天收到实习offer了，就20分钟左右，八股项目都问了一点，也都不难，还问了一点ai相关的以及具体的金融场景，想问一下会不会有坑啊，原本以为还有二面的毕竟公司比较大，没想到就这么过了。。