美团软件开发工程师(后端方向)一面

发面经,攒人品,团子接受我好吗?

1. 请结合你的技术背景和项目经历做一下自我介绍。

2. 八股拷打(半会半不会,我的八股很不对)
· 请说明计算机网络的分层模型有哪些?
· TCP 协议属于哪一层?
· 详细描述 TCP 的“三次握手”和“四次挥手”过程。
· DNS(域名系统)属于哪一层?它的工作机制和查找原理是什么?
· 数据库的事务隔离级别有哪些?
· 在项目中是否做过索引优化?
· 讲解一下 B+ 树的数据结构,以及它在数据库索引中是如何起到加速作用的?
· 哪些场景会导致数据库索引失效?
· 讲讲 HashMap 的实现原理

3. 项目拷打(RAG Agent相关):
· 关于你提到的两个项目,能再详细介绍一下吗?
· 讲一下 RAG(检索增强生成)的基本原理。
· 在做文档切分时,你是如何考虑段落长度(Chunk Size)和重叠度(Overlap)的?
· 为什么选择混合检索(向量检索 + 关键词检索)以及 RRF(互惠排名融合)技术?
· 对于对话中产生的长上下文(Context),你是如何进行管理和压缩的?
· 项目中具体使用了哪些大模型(LLM)?
· 详细讲解一下 MCP(模型上下文协议)在项目中的运行机制。
· 为什么选择使用 MCP 协议来调用工具,而不是直接在代码里原生实现?

4. 聊天向:
· 你平时使用过哪些 AI Coding 工具(如 AI 辅助编程工具)?
· 你平时通过什么渠道或方式学习和追踪新技术?

5. 手撕(感谢面试官不sha之恩!)
· 二叉树层序遍历
· 反转链表
· aicoding,写一个函数(主要看思路,结果不那么重要,甚至没运行代码。)

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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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