数数科技aicoding二面

面试日期:4.24
面试时间:40min
面试体验
整体体验直接拉满!面试官人超级好,全程像平等聊天一样,完全没有压迫感,不会故意刁难。技术问题只占 10 分钟左右,大部分时间都在聊项目落地、学习态度和对 AI 全栈的理解。遇到我答得不好的地方,还会主动给技术建议和思路引导,能明显感觉到他们是真的想招能干活、愿意成长的人,而不是单纯考八股的面试官。

面试复盘
--自我介绍--
1.常规 3 分钟自我介绍。

--项目深挖--
2.这个项目是前后端分离架构吗?目前前端开发到什么程度了?
3.当初为什么想做这个面试系统?做完之后对自己的真实面试有帮助吗?
4.大模型接口是自己申请的官方 token 吗?用的哪个版本的模型?
5.详细讲一下你设计的Agent 调度器和面试状态机的流转逻辑(我讲了 ReAct 思考 - 行动 - 观察模式 + 6 个面试阶段的状态机设计)
6.项目里的各个 Skill 模块是怎么实现的?每个 Skill 单次调用大概消耗多少 token?
7.怎么优化 Skill 的 token 消耗问题?(这里我答得不太好,面试官主动给了渐进式加载的核心建议:不要把大 Skill 一次性全量传给大模型,可以拆成多个小模块按需调用,就像看书先看目录再翻具体章节,能大幅减少 token 浪费)
8.前端大模型回答字数多了会卡顿,你觉得可能是什么原因?

--软技能与匹配度考察--
9.你之前的实习主要做什么?为什么做了三个月就选择离职了?
10.之前实习的时候代码有人做 Code Review 吗?一般会指出哪些常见问题?
11.你对互联网公司的加班文化怎么看?能接受快节奏的工作模式吗?
12.为什么想做 AI 全栈方向?对这个方向有什么自己的理解?
13.你觉得全栈开发最大的痛点是什么?根据实际工作遇到的问题来讲讲如何解决
14.有没有考虑过留在之前的实习公司?为什么想出来找新的机会?

--反问环节--
15.这轮面试过了之后还有几轮?结果大概什么时候会通知?
16.组里有没有规范的开发手册?代码提交和合并有什么具体要求?
17.公司现在的核心业务是什么?AI 转型具体在做哪些落地方向?

个人总结 & 给后面同学的面试建议
数数的面试真的非常务实:不考偏难怪的八股,所有问题都围绕 "你能不能干活、能不能快速学习、能不能融入团队" 展开。只要你有真实的项目经历,能把自己做的东西讲清楚,通过率会非常高。
重点准备 AI 相关的项目:现在数数全公司 All in Agent,如果有 Agent、RAG、大模型调用相关的项目,一定要准备得非常细,能讲清楚全链路和遇到的问题,会非常加分。
不要怕说自己不会:遇到答不上来的问题,直接说自己不太了解,面试官会主动给你引导和建议,反而比瞎编乱造好很多。#发面经攒人品##我的求职进度条##27届实习投递记录#
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点评被问穿了,项目用点评的可以看,最近一直看Agent了,点评都忘了,回答很烂,但是面试官人很好,一直在教我怎么思考,怎么做技术选型,面试都不白面啊1.先讲一下你的项目的架构,怎么组织的,为什么这样组织2.多级缓存怎么做的,考虑了哪些缓存一致性问题,多个服务器本地缓存、redis缓存、DB之间数据一致性怎么解决3.旁路缓存太low了,而且你是高并发,并不能很好的解决这个问题,面试官举例了很多数据一致性实现方案4.秒杀问题,redis做预扣减,问题在哪里5.宕机了你怎么解决,容灾处理之后,还是有一部分数据丢失了你该怎么办6.对账补偿之后还是有一部请求的数据丢失了,这时候怎么办?7.redis一直宕机起不来,甚至你的容灾策略都出问题了,你该怎么办8.为什么采用kafka?9.你说的这些点RocketMQ也能做,RabbitMQ也能做,甚至redis stream也能做,为什么不用这些?10.你选kafka,kafka有什么缺点?11.共同关注计算,5000量级耗时多少,10万,100万呢?12.对于两个个亿万粉丝的大V,共同关注计算该怎么优化,用什么技术选型13.除了分页还有别的吗,在底层做优化?14.商户搜索是怎么做的,都包含哪些模式?15.这些模式的搜索用的什么技术,怎么优化搜索的方案能保证快,稳,准?16.布隆过滤器的缺点是什么?17.怎么优化,你是怎么重建的,存的数据量级有多大?18.布隆过滤器你用的哈希是几种,都是什么,为什么用这几种?
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