淘天agent一面 70min 面麻了

努力拥抱AI中…
1.拷打项目,追问项目细节
2.agent项目中做了什么
3.怎么设计的agent循环执行
4.是spring ai框架内的还是prompt控制输出
5.system prompt怎么设计的
6.调用llm的全过程
7.tool什么时候发给llm,什么时候执行
8.返回结果怎么知道需要调用哪个tool
9.记忆压缩方式,怎么生成摘要
八股
1.线程池的参数
2.假设一些参数求正在运行的线程数
3.假设io密集型占用90%,一个四核的机器应该给核心线程数怎么配置
4.mysql结合项目的表字段举例怎么查询更优

ai coding 实现一个高并发场景下发放优惠券模板,购买优惠券,下单优惠券,容错处理的一个服务,跟秒杀差不太多,看着coding的代码问问题,询问ai的处理逻辑是否正确,存在什么问题,如何修改等
全部评论
看着聊的也不是很多呀
点赞 回复 分享
发布于 昨天 23:47 北京
感觉时间好久
点赞 回复 分享
发布于 昨天 23:47 北京

相关推荐

上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
AI时代还有必要刷lee...
点赞 评论 收藏
分享
评论
点赞
7
分享

创作者周榜

更多
牛客网
牛客网在线编程
牛客网题解
牛客企业服务