蚂蚁智能体ai开发一面 暑期实习

1. 先做一下自我介绍2. 讲讲你做的这个项目这个项目可以设计成面向投研分析师的问答和报告辅助系统，支持财报解析、公告问答、指标对比和结论摘要。整体链路一般包括文档接入、结构化解析、分块索引、检索增强、模型生成和结果回溯。我主要负责的是文档清洗、分块策略、Embedding 入库、重排、长上下文裁剪和推理链路监控。项目里比较难的点在于文档质量参差不齐，表格、脚注和跨页内容很多，直接切分会严重影响召回效果，所以后面会专门做表格提取和层级切片。3. 怎么解决大事务问题，为什么会导致这些风险大事务的风险主要在于占锁时间长、回滚成本高、undo log 膨胀、主从延迟和数据库连接占用时间过久。尤其是在...

有大佬知道这个蚂蚁的这个岗位都问什么吗，我一个后端开发的收到这个岗位的约面

1. 你之前接触过的中间件里，挑一个最熟的讲讲它的核心设计，重点说为什么要这样设计如果讲消息队列，比较容易拉开差距的不是背概念，而是把吞吐、可靠性、顺序性和扩展性之间的取舍讲清楚。比如一套高吞吐 MQ 通常会采用顺序写磁盘、分区模型、批量发送、批量拉取和零拷贝来提升吞吐，但这么设计以后，消费顺序只能在单分区内严格保证，跨分区顺序就必须交给业务自己兜底。再比如可靠性不是简单开个副本就完事了，生产端要考虑重试和幂等，Broker 要考虑刷盘和副本同步策略，消费端还要考虑重复消费和位点提交时机。真正难的是理解这些机制不是孤立存在的，而是围绕吞吐、延迟、可恢复性一起做平衡。2. 软件工程里的设计原则你...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.实习拷打2. 个人项目技术选型思路与难点攻克3.  架构设计：单机 vs 集群？如何支持水平扩展？4.  防重下单：Token 机制如何生成/传递？过期时间怎么定？5.  订单号设计：为什么选雪花算法而非自增ID？集群环境下是否可用？6.  状态机设计：订单状态流转图？中间状态有哪些？触发条件是什么？7.  真实场景：如何判断"商家已接单"？网络乱序/重发时怎么保证状态不更新错？8.  分库分表：分片键选什么维度？背后考量？9.  数据倾斜：爆款视频评论热点问题怎么解决？10.  表结构设计：一级评论表 vs 二级回复表字段设计？11.  高并发更新：reply_count 热点数据频繁更新，优化策略是什么？12.  开发拆解：如果全程 AI Coding，外卖/评论项目怎么拆解步骤？13.  局限性：子模块逐个实现的弊端是什么？14.  测试结合：AI Coding 普及下，如何把软件测试与 AI 结合？