美团暑期前端一面面经

📍面试公司:美团
🕐面试时间:3.27
💻面试岗位:前端

1、js == 和 === 的区别
2、js 数据类型,区别
3、symbol 是什么,应用场景
4、防抖,如何实现,应用场景
5、轮询请求怎么做,setTimeout还是setTimeinterval,为什么
6、输入 URL 发生什么
7、HTTP 和 HTTPS
8、为什么证书能保证安全,对非对称加密的理解
9、script 标签属性
10、对跨域的理解
11、项目中 CSS 怎么命名,项目中的 CSS 的结构是怎么维护的
12、日夜模式切换怎么实现
13、CSS display 属性有哪些
14、SSE 和 socket 区别
15、聊 AI 使用#牛客AI配图神器#
16、在什么场景下 AI 不好,怎么优化

代码题:
1、同步异步输出顺序
2、现场 AI coding,带有联想列表的防抖输入框,AI 写完让我讲 + 问细节让我找

#发面经攒人品##美团##前端##暑期#
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo;这次面的是AI岗一面前我以为:背完八股 + 把项目讲清楚,应该能稳过。0-5 min:自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的,痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min:项目深挖(开始崩)- Q1:你的法律文档总共多少?切了多少个 chunk?- 我:约 500 份 PDF,5 万个 chunk- Q2:500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk?平均每份 100 个 chunk,你切片粒度是多少?- 我:512 token- Q3:法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义,你的切片会不会把它切散?- 我:(沉默 5 秒)……应该会- Q4:那你怎么解决?- 我:我可以加一个 metadata……(开始编)❌ 第一次崩:切片粒度没考虑业务语义。20-35 min:评测体系(继续崩)- Q:你怎么知道你的 RAG 有效?- 我:我用 Recall@5……- Q:评测集多少条?怎么构造的?- 我:100 条,我手工标注的- Q:100 条够吗?分布怎么样?- 我:分布……我没分- Q:那你的 Recall@5 是 0.81,你怎么知道这个数字是好是坏?baseline 是什么?- 我:(沉默 10 秒)❌ 第二次崩:没有 baseline,没分布分析,纯靠"看起来还行"。35-55 min:Agent 部分(彻底崩)- Q:你的 Agent demo 用了几个工具?- 我:3 个,搜索、计算器、文档查询- Q:当用户问一个问题,你的 Agent 怎么决定调哪个工具?- 我:用 ReAct,让模型自己决定- Q:模型决策错了怎么办?- 我:我加了个 reflection……- Q:reflection 失败 3 次后怎么处理?- 我:(沉默 15 秒)……我没想过❌ 第三次崩:异常路径完全没设计。55-65 min:业务理解 + 反问- Q:你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么?- 我:算力?数据?- Q:你看过哪些字节最近发的 AI 产品?- 我:豆包、扣子……- Q:扣子是 Agent 平台还是工作流平台?- 我:(再次沉默)❌ 第四次崩:对面试公司业务一无所知。
面试官拷打AI项目都会问...
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4.3一面 1. 对 AI 是怎样理解的2. 分享一些比较好用的 AI 工具3. 主要用 AI 解决哪些问题4. 项目中很多场景都可以通过 AI 完成,你怎么看待?未来在哪些方面提升自己竞争力5. 自己有尝试过玩一玩(AI 相关工具)吗6. 算法题:二分查找7. 算法题:盛水最多的容器8. Flexbox 布局基本原理9. 使用 Flex 实现单个元素水平垂直居中的方案10. 对前端主流技术栈的了解11. Vue 中 keep-alive 的作用与原理12. 使用的 Vue 版本13. Vue3 的生命周期钩子14. 页面加载前先请求接口,接口完成后再渲染页面的实现方式15. 介绍个人收获 / 成就感最高的项目(智能对话平台)16. AI 对话平台流式输出使用的技术(SSE 而非 WebSocket)17. SSE 的好处18. SSE 的工作原理19. SSE 长连接长时间保持是否会掉线、断开20. SSE 心跳保活机制的具体实现反问面试评价(面试官说主要是算法理解的不够深入,还建议多多用ai)隔了个清明4.7约二面 发了一个aicoding的题目,ai自动生成周报,两小时,在面试前完成即可4.9二面1. 简单做一下自我介绍2. 你现在是在找实习吗?3. 目前手头有实习offer吗?4. 你希望找什么样的实习岗位?(算法/AI/开发)5. 为什么不做算法相关实习,反而选前端?6. 你的前端知识是怎么学的?7. 这两个前端项目都是练手项目吗?8. 第一个项目你在里面具体做了什么?9. 为什么选用Deepseek大模型?10. 项目里关键技术点有哪些?AI部分怎么解决?11. 项目代码都是AI生成的吗?占比多少?12. 你怎么让AI生成代码、怎么把控质量?13. AI生成不符合预期、甚至“欺骗”你,你怎么处理?14. 性能优化也是AI帮你做的吗?优化代码是谁写的?15. 语音里的噪声你怎么处理?需要处理吗?16. 如果让AI做前端语音降噪,你会怎么让它实现?17. 你怎么确保AI给的降噪方案是靠谱的?18. 你怎么测试验收这个项目?从哪些维度判断符合预期?19. 有没有考虑弱网、噪音、真实使用场景的问题?20. 你怎么理解闭包?21. 实际项目中你怎么使用闭包?22. 了解Webpack吗?Vite和Webpack有什么区别?23. 你做过图像处理相关研究?具体做了什么?24. 相比传统机器学习,AI时代聚类有什么优势?25. 图片不清晰,用AI怎么变清晰?有什么方案?26. 你用过哪些AI工具?怎么用的?27. 部署过LLM相关服务吗?AI-Coaching 笔试题(AI自动生成周报)28. 你怎么理解这个需求?29. 功能拆解成哪几个模块?30. 数据采集通过什么方式?采集哪些关键信息?31. 哪些步骤AI不能自主执行,必须人工介入?32. 空数据/无工作记录怎么处理?33. 简单解释一下工程目录结构,每个TS文件作用?34. 为什么要设计base collector基类?好处是什么?35. 数据处理模块具体处理哪些内容?36. 你觉得这个项目还有哪些可以改进的地方?37. 你的职业生涯规划是什么?38. AI发展很快,Java/安卓/IOS/鸿蒙都要会,你怎么应对?39. 怎么保持对AI代码的判断力?看不懂怎么办?40. 短时间内怎么快速提升技术认知?41. 你现在人在哪?实习周期能多长?42. 如果提供实习但没有转正机会,你怎么看?43. 你觉得转正重要还是实习重要?44. 有没有想过考公、国企这类更稳妥的职业?反问对实习生有什么要求?更看重哪些能力?实习生的培养方案是怎样的?结合我今天表现,给我一些前端学习建议?问如果有机会进美团没有转正,是这边前端需求变少了吗?(面试官说不是,只是了解一下个人情况)这轮通过后还有后续面试吗?(面试官说后面还会有流程)面试结果大概多久出?(一周内)感觉二面表现一般,现在还没有结果,可能没戏了
讲原则的小黄鸭不愿吃...:面试官好心没告诉你真相,其实前后端需求确实少了,现在有前后端融合全栈道趋势
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