CV应该投递什么算法岗位？怎么投大模型？

一面-10.091、自我介绍2、实习介绍3、C语言、go、java三者GC的区别4、java的引用类型和c语言指针之间的关系5、思考题：大量数据求方差，只遍历一次1. 将数据分片存储在多个节点上2. 每个节点使用多线程计算本地分片的统计值（总和、平方和、计数）3. 汇总所有节点的统计值计算全局方差6、代码题：借助ai编写分布式缓存数据一致性和数据对齐的校验系统7、5分钟看代码，跟他讲8、分布式缓存的优点9、热点数据的筛选策略10、反问二面-10.101、自我介绍2、使用ai idea的心得3、rag的流程4、向量模型和对话模型的底层区别5、流式输出的好处和坏处6、虚拟线程和普通线程的区别7、mcp8、项目中怎么使用Redis9、zset原理，java哪里用了zset10、反问三面-10.141、自我介绍2、拷打实习3、MySQL慢查询如何优化4、线程池核心参数5、countdownlouch原理6、对ai coding的理解7、算法：数组前K个最小的数8、反问ε=(´ο｀*)))唉，晚上通知我面试没有通过美团日常实习三面，见都没见过，三面这么简单我都以为要过了呢，还记得当初一面面试官跟我说我一面过了估计二面过不了，但我二面过了又给我加个三面，问的这么简单还跟我说面试没通过，不想要我就直接一面挂了呗，感觉被资本做局了，牛客上都有一面oc的，到我这三面，竭尽全力依旧无法战胜，我就那么招人嫌嘛，感觉自己真的是运气不好（至于为什么这么说可以看我以前的帖子），幸运女神什么时候能眷顾我一回，md我这一路太难了，希望明年秋招能对的起现在受的罪吧，道心破碎了兄弟们，搞得我都有一点怀疑自己了，不管了从今天起化身美团第一黑子

1、自我介绍2、 Spring 框架常用的注解有哪些？3、@Autowired 注解的底层原理是什么4、在实现  @Autowired  的依赖注入时，是怎么通过反射来获取成员变量的？5、具体是用什么反射方法来获取这些字段（Field）？6、获取到字段后，又用什么方法来检查它是否被  @Autowired  注解标记？7、请讲一下 Spring 中一个 Bean 的生命周期8、谈谈你对 JVM 调优的理解，有哪些常见的调优参数或方法？9、在启动命令中调整 JVM 参数，怎么做？10、解释一下 ThreadLocal 是什么，以及它的底层原理。11、ThreadLocal 可能会导致什么问题12、比较一下 MySQL 和 Elasticsearch 的区别，以及各自的应用场景13、为什么 ES 要使用倒排索引，它相比顺序扫描的好处是什么？14、项目为什么选择用 PGVector 而不是 ES 来做向量数据库？ES 可以吗？15、谈谈对 RAG的理解，你认为它主要解决了哪些问题？16、手撕 八皇后问题（追问）算法的时间复杂度是多少

双非本这些技能➕一个项目够捞个实习岗位吗· AI Agent 框架: 熟悉LangChain, LlamaIndex; 熟悉 AutoGen, Semantic Kernel· 大语言模型: 深入使用 OpenAI GPT/Claude API； 具有 Llama 3、Qwen 等开源模型的本地部署与微调经验· 核心协议与架构: 掌握 MCP 协议原理与实践； 熟悉 Function Calling、ReAct、CoT 等Agent核心范式· 工具与数据: Pinecone， Milvus， Chromadb； Docker， FastAPI， Git； Redis, MySQL· 编程语言: 熟悉Python，  C++开发语言

📍面试公司：上海人工智能实验室💻面试岗位：大模型工程师❓面试问题：上海人工智能实验室大模型工程师面经-一面1.直接写的代码题，非hot 100 难度中等，dfs可桥接版（还挺喜欢面试官的，跟我说题目的时候说了很久，解读题目的时候给了我思路）2.实习的项目3.internvl的发展路径4.q-former和mlp在对齐中的区别，有什么优劣（没有答的很好）5.internvl2.5和qwen2.5的区别，着重问了一下动态分辨率6. zero123的区别7. 7b模型需要多少显存运行（没答上来，以前针对性的学过还是忘了，之后更新在主页）🙌面试感想：good