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先做一个简单的自我介绍对RAG的理解udp、tcp业务场景使用的不同状态机的理解对网关的理解乐观锁和悲观锁是否了解linux是否使用过docker场景题：怎样将业务部署在100台不同的服务器，如何实现负载均衡时间大约不到30min，问题相对基础，感觉大厂比较看重基础（四大件）和coding能力，其次再看其他的，中小厂看中的还是是否能直接上手做项目

后端/AI应用开发实习生 - 技术一面（二面完了和面试官聊的挺顺的，但是没有hc了，面试官申请不下来，把我骗进来杀是吧X﹏X）面试问题速览1. 请做一下自我介绍，挑一些重点的经历聊一聊。2. （针对简历中性能优化项目）查询速度从3秒降到500毫秒，这个性能提升的核心原因是什么？3. 你们项目中，MySQL到Elasticsearch的数据同步方案是怎么做的？如何保证时效性？4. 看你接触的技术很广，能讲讲你是如何学习这些新东西的吗？你的学习方法是什么？5. （针对RAG项目）可以分享一下你对RAG项目中数据切块（Chunking）的理解和优化吗？6. 我看你的技术栈比较全，你未来的职业规划是偏向全栈还是后端？7. 你可以实习多久？每周能来几天？8. 你有什么问题想问我吗？我的回答策略与反思【针对问题】性能优化原理深挖（MySQL vs ES）【回答策略】我没有停留在“因为ES快”的表面结论上，而是直接切入底层原理进行对比。1. 点明核心差异：指出MySQL的B+树结构适合精确查找和范围查询，但在全文模糊搜索场景下效率低下，涉及大量磁盘IO。2. 深入解释ES优势：详细阐述了Elasticsearch的核心机制——倒排索引。我描述了从分词（Tokenization）、创建词条（Term）、到建立“词条 -> 文档ID”映射的完整流程，清晰地解释了为什么它能实现近乎O(1)的查询效率。3. 串联技术点：将底层的数据结构差异与上层的性能表现直接挂钩，使回答逻辑链完整且有说服力。【回答反思】这个问题的回答在技术深度上是过关的，成功展示了我知其然也知其所以然。但现在回想，如果能用STAR原则来包装会更上一层楼。比如，先讲项目背景（Situation）和优化目标（Task），再说我的具体方案和行动（Action），最后用数据化的结果（Result）收尾。这样不仅能展现技术能力，还能体现出色的项目管理和问题解决思路。【针对问题】数据同步方案与时效性【回答策略】我给出了一个业界成熟、标准的解决方案，展现了我的架构知识储备。1. 亮出关键技术：直接点明使用了Canal这个中间件。2. 解释工作流：清晰描述了整个数据流：Canal伪装成MySQL的从库，实时订阅并解析binlog获取增量数据变更。3. 引入解耦与异步：主动提到将变更数据发送到消息队列（如RocketMQ），再由消费端程序异步写入ES。这不仅解决了数据同步问题，还体现了系统解耦和削峰填谷的架构思想，回应了面试官对“时效性”和系统稳定性的隐性关切。【回答反思】这个回答非常成功，简洁、精准、专业。如果想锦上添花，可以在说完方案后，补充一句关于技术选型的思考：“选择这套方案，主要是因为它实现了准实时同步，并且对源数据库的性能侵入性最小，避免了业务高峰期因数据同步影响主流程。”【针对问题】学习方法论【回答策略】这个问题是展示软实力的绝佳机会，我重点突出了自己的自驱力和高效学习策略。1. 框架先行，快速上手：我提到会先从一个技术的官方框架或主流框架入手，快速搭建一个能跑起来的Demo，建立体感。2. 横向对比，深化理解：以学习Go语言为例，我会主动与自己熟悉的Java进行横向对比，比如在并发模型（Goroutine vs Thread）、内存管理等核心概念上找异同，这样能极大地加速学习进程。3. 工程驱动，学以致用：我强调我的学习核心是“项目驱动”。不是为了学而学，而是为了解决一个具体问题或实现一个项目去学习。在实践中遇到问题，再去反向深挖底层原理，这样构建的知识体系最扎实。4. 善用工具：提到了会使用AI工具辅助理解和Debug，展示了拥抱新工具的开放心态。【回答反思】这是我本次面试中自我感觉最好的一个回答。它成功地将我塑造成一个“学习能力强、有方法、有热情”的候选人形象。这个问题的关键在于，不要只说“我爱学习”，而是要用具体的例子和可复用的方法论来证明你真的很会学习。

东莞立讯技术的IT部门，整个IT部有三百人左右。我面的部门有8个正式工，主要是做ai agent对工业生成数据进行处理的，面试官说涉及到公司其他数据报表的处理，类似数据中台。是接了还是继续找互联网公司

bg末9本中9硕，一篇cv三大会，一段中厂mllm实习+一段央企研究院具身实习，秋招投了将近10家只有小鹏约面了还有救吗