AI应用研发二面面经分享-阿里云

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.论文拷打3.毕业是否有发表论文的要求?4.你自己有没有准备要发表论文?5.请详细聊一聊你的项目经历。你可以先讲一下"生活优选"这个项目是怎么做的。6.这个项目是基于某个开源项目做了二次开发，还是从零开始搭建的?7.请讲一下这个项目的整体架构是怎样的。8.你觉得这个项目中最有挑战性或者最难的地方是哪里?9.你这个服务是分布式的，还是单机部署的?10.你最初在MySQL中实现秒杀逻辑时，具体是用什么SQL语句来保证不超卖和一人一单的?11.为什么你认为MysqI不能保证原子性?12.如果使用update table set stock=stock-1wherestock>0，这个语句本身是原子性的，为什么你会觉得它无法防止超卖?13.你在Redis中是如何实现秒杀逻辑的?具体用了什么数据结构或脚本?14.既然你的系统是单机部署，为什么不在JVM内存中使用本地锁，而要去使用Redis增加额外的开销和复杂度?15.你之前面试过哪些公司或团队?是什么方向的?16.你这个项目是如何部署的?17.有没有尝试过部署到云服务器上?18.是否使用过Docker或Kubernetes等容器技术?你对此有什么了解?19.你在项目中使用了乐观锁和悲观锁来解决订单支付与关单的并发问题，请详细讲一下具体是如何实现的。20.悲观锁在数据库层面如何显式加锁?21.乐观锁和悲观锁分别适用于什么场景?有没有选择的原则?

项目深挖很多，也聊到了互联和软件硬件协同最近面了一场阿里云的 AI Infra 二面，整体感受是，这轮不是那种偏八股或者偏刷题的面试，更像是围绕项目经历一路深挖，看你到底有没有真的做过优化，也看你对自己后面想做的方向是不是足够清楚。开头还是常规自我介绍，我主要讲了自己现在在做的方向，包括 AI Infra、异构计算、底层性能优化，以及一些算子开发、图优化、推理优化相关的经历。后面的问题也基本都是顺着这些内容往下展开。前半段主要是在深挖项目。面试官先问了我现在做过的几类事情，我把内容归成了三块：一块是算子优化，一块是算子融合和图优化，还有一块是一些稳定性问题和 bug 修复。这里他问得比较细，不...

面试时长半小时，没有手撕代码环节，大部分时间在深挖项目经历，穿插少量八股文问题。1. AI coding / 工具使用有没有用过 Cursor 或其他 AI coding 工具不同 AI coding 工具之间的设计差异你怎么看多 task 执行这种设计是否合理AI 生成代码的主要问题是什么2. 项目深挖 - 系统设计系统里的缓存（比如 Redis）一般怎么使用如果要支持高并发，你会怎么设计服务一般是怎么部署的你怎么理解“可扩展”3. AI 项目（RAG 方向）效果提升是怎么评估的，有没有 baseline 对比技术选型是怎么考虑的怎么判断效果好不好，有没有遇到过 bad case4. Agent / AI 系统理解对 MCP 和 tool calling 有没有了解skills 为什么能减少 token 消耗5. 实习经历为什么既做产品又做技术这段经历最大的收获是什么6. AI 行业认知有没有了解过 AI coding 类的产品7. 项目难点讲一个你遇到的技术难点有没有用 AI 工具解决过实际问题

坐标阿里巴巴广告部门(阿里妈妈)后端工程研发方向，java、c++、大数据、大模型、agent研发技术栈丰富，总有一款适合你，另外过去几年暑期实习都转正了。我们重点做Agent的应用落地和平台研发，需要较强的编码能力，对多线程、数据库等比较了解，擅长做大模型优化训练的同学注意下别投递错了PS：自己团队招人，速度快服务好，优秀简历速来，私聊我吧！ 可以把简历里个人信息打码私聊给我看下简历，合适的我回捞，没及时回复各位别伤心，还要上班干活Zzzz#牛客AI配图神器#