许愿offer

主要围绕 Java 核心知识点和项目经历整体难度不算高，但每个问题都会被面试官深挖细节有部分细碎的知识点当场想不起来主要问到的技术问题包括：Java 多线程编程的相关解释，以及是否在实际场景中应用过、要求结合具体例子说明；Java 内存管理的核心机制；垃圾回收机制的工作原理；private、public、protected 这三种访问修饰符的作用范围区别；MySQL 最左匹配原则失效的情况，同样需要举例佐证；死锁的产生条件是什么，还要现场举例一个具体的死锁情景。​除了基础技术点还对过往项目进行了深度挖掘针对项目中的技术选型、遇到的问题及解决方案等细节展开了追问。

问了两段实习以及项目（20分钟）八股：java的hashmap和hashtable有什么区别?数据库的索引是什么?索引失效的场景?索引是不是越多越好?设计测试用例：1.抖音发布视频2.微信发布朋友圈如果微信朋友圈发布视频，好友看不到，如何排查。手撕：合并两个有序数组。最后：许愿三面顺利通过！

总结：45分钟，主要提问实习经历，2道八股，没有手撕。场景题1.对你来说，实习经历中挑战较大的点在哪里？2.发现问题后，如何定位bug的位置，你会定位到多细的层级？3.SPE（安全生产）环境验证成功后，线上环境就一定能保证无问题了吗？4.SPE是如何做到与线上隔离的？5.Spring框架的特性是什么6.Spring框架中关于控制反转是如何实现的？（依赖注入）例如A依赖B，B依赖C，C依赖A这种情况如何实例化7.如何调优一个agent？8.如果要开发另一个agent，有哪些需要重点关注的东西？反问环节1.业务范围主要服务于内部，开发和维护涉及财务、人事、员工日常服务（如餐饮、差旅、请假等）以及办公区管理、报表产出等内部系统的工具平台，结合大模型开发垂类的Agent。由于面向内部服务，商业压力相对较小，所以可以尝试更大的创新和突破，对线上稳定性、可靠性要求较高，但对创新追求也更为显著。

总结：40分钟，项目+结构化+手撕项目提问1.有做过AI智能体开发吗？有做过AI agent知识库建设工作吗？2.你了解AI自动化测试平台的架构和选型吗，Appium的性能并不好，为什么选择他？结构化提问1.对于视频卡顿问题定位，你会从哪些角度进行排查？（链路排查思路）追问：如何利用AI工具进行问题定位和排查？2.在综合能力维度上，分别用3个关键词形容自己的优势和劣势。（答得不好）3.在实习经历中，你对于团队做了哪些具体的事情手撕环节1.给定一个字符串，请统计字符串中括号匹配的对数。例如：{a}pp{{}，有效的括号对数为2。追问：是否可以不用栈来做？反问环节1.团队的业务有哪些做一些测试提效的工具平台，有以下这些应用。第一部分：UI自动化。之前写UI自动化都是编码级的，编写用例和维护的成本比较高，很多年没有很大的突破。现在结合大模型后，开启了小范围的试点，基于文本转化为可执行的UI自动化用例。第二部分：智能归因。对于与预期不相符的case，这个case是用例设计问题，还是环境问题，还是一个bug。之前是由人来看报错，现在可以通过传入代码、报错信息、日志等信息，由大模型来做初步的判断，可以减少人力成本。其他：数据构造等场景。2.团队使用什么编程语言Java和Go比较多，前端代码用TS。