美团AI后端开发一面 全面拥抱AI

美团这个ai coding 真的就是一坨输出内容和老奶奶说话一样，写个简单的makefile需要用好几分钟来写

嘿，兄弟们好，昨天下午，我从新公司大楼签完字出来，阳光晃得我有点睁不开眼。我坐在路边花坛上，默默点了一根烟，坐了很久。整整 4 个月，120 天。作为一个 90 后、没赶上名校快车、又刚好撞上 30 多岁尴尬年纪的 Java 佬，这 120 天我经历的不仅仅是积蓄缩水的焦虑，更多的是一种职业信仰的崩塌。今天给大家聊聊这 4 个月我到底是怎么熬过来的，以及现在的外面市场到底变成了什么样。那些失眠的夜：从自信到自我怀疑刚失业那会儿，我心里其实挺稳的。干了 10 年 Java，在行业里扛过大流量，找工作还不是简简单单。但现实很快把我教训了。第一个月，我还在挑拣薪资；第二个月，开始觉得不对劲，投出去的...

总体45min，体验极佳，面试官特别客气。整体基本围绕项目展开，少量八股，少量场景，一道手撕。上来面试官先简单介绍业务，做的是外卖神枪手这块（很核心👍）自我介绍挑一个你认为熟悉的项目，介绍下项目的架构，整体中间件的使用？为什么使用springcloudalibaba，不用别的？具体讲讲项目数据库的设计？具体有哪些表？表里哪些字段？为什么要考虑做分库分表，怎么做的分库分表？分片键是什么？你提到两千万以上的时候性能的下降，真的具体去测试过吗？数据库索引怎么建立的？索引的分类？联合索引建立时要考虑的问题？系统中对数据库的操作涉及到事务吗？系统缓存一致性怎么做的？如果真的投入使用，你觉得你的架构还要改进吗？场景题：库存扣减相关系统设计，怎么保证一致性？缓存穿透怎么解决的？具体一条短链进来之后的执行流程是怎么样的？写数据库和写缓存之间怎么保证同时成功？场景题：设计个分布式id生产系统？你主要讲了基于雪花算法，那另一种基于数据库自增的了解吗？如何应对流量激增导致id生成的问题？面试官说我感觉你八股应该特别熟悉我就不再考你八股了（服了，可是我只会八股啊😭）手撕：无重复最长子串？（10min写完并讲了下思路）反问：具体业务笔试为什么出大模型训练的题😠说是多了解总没坏处为什么别的部门有收到aicoding链接，我们部门没有？每个部门安排不同，咱们可能在二面。内部用哪些ai工具？什么都有，不限制。

1. Transformer 的自注意力机制、位置编码、梯度消失和梯度爆炸的解决方案答：自注意力机制的核心是让每个 token 在计算表示时都能和序列中其他 token 交互。给定输入 (X)，先通过线性变换得到 (Q)、(K)、(V)：然后计算注意力：这里除以 根号下dk 是为了防止点积过大导致 softmax 进入饱和区，影响梯度。多头注意力就是把表示拆成多个子空间并行计算，最后再拼接，能从不同角度学习依赖关系。位置编码是因为 Attention 本身不包含顺序信息，所以需要显式加入位置信息。经典做法是正余弦位置编码：现在也常用相对位置编码和 RoPE。梯度消失和梯度爆炸的解决方案包括：残...