后端场景题

一面： 介绍第一个项目，打断问一些细节脑机接口是如何做的，如何处理时序数据的Ai coding一般怎么用介绍dpo、ppo、grpo介绍Dify平台介绍Ms-swift平台Flash attention原理手撕：对着屏幕用pytorch实现一个神经网络，平常用ai多了，这里基本上只写出个大概感受：面试官很温柔，问题也中规中矩。只是我的代码能力退化太多了，后续也需要锻炼。后续：没想到五一后给了二面邀请二面：自我介绍介绍第一个项目，打断问我如何训练模型学会论文翻译的风格，我往数据集构建上去答的问我第二个项目的query和论文总结是如何匹配搜索的，我说这方面还没有完全实现，主要是做蒸馏，然后开始介绍我的蒸馏因为我讲道自己有脑机接口的经验，让我介绍脑机接口具体是如何做的面试官说强脑科技的创始人是他校友，让我评价强脑科技开放题：如何训练一个信贷系统，输入个人信息，可以输出意见和额度。我说拆分成两个模型，然后分别训练，数据集是如何构建的等等。反问感受：面试官思维很敏捷，也很亲切，体验很好，就是在回答的过程中意识到自己对大模型的整体认识还局限于项目上，需要多了解前沿和加强基本知识的学习

自我介绍实习遇到的难点，是如何克服的有在线上排查的经验吗B 平台 策略模式、工厂模式和模版方法模式是如何运用的，有什么区别阶梯退避轮询中，base 和上限是如何确定的峰值或高频请求时，如何保证 SLAC 系统 Checkpoint 回溯机制是如何实现的；取 Checkpoint 发生在哪些时机A 系统 如何保证事务下，数据库与缓存的一致性详细讲一下分布式随机分片锁八股了解缓存击穿和雪崩吗了解 JVM 内存吗垃圾回收了解过吗AI了解 AI Agent 吗了解 Agent 的上下文窗口吗；上下文超过模型窗口限制，如何处理了解过 Agent 的短期记忆和长期记忆吗算法二叉树的层序遍历 &&a...

1️⃣一面（Code Agent 代码生成方向）1. 工程级Code Agent在处理项目上下文、生成代码时会遇到哪些核心挑战？2. 当前主流Agent框架在技术演进上有哪些关键改进方向？3. 如何系统性保障AI生成代码的质量、安全性与可控性？4. 有哪些有效手段可以验证AI生成代码的正确性？5. AI代码生成完成后，是否可以直接上线？还需要经过哪些关键环节的校验与治理？6. AI生成代码的技术在哪些场景下更具落地价值？又存在哪些应用边界？2️⃣二面（Agent应用开发方向）1. 2026年的Agent应用开发，相比往年在技术范式与落地模式上有哪些显著变化？2. 你当前参与的Agent应用开发项目采用的是哪种架构？是否接触过HANAS这类新兴模式？3. 在渐进式披露的架构设计下，是否还需要依赖RAG能力？二者的关系是什么？4. 你开发的Agent应用解决了哪些传统方式难以处理的核心问题？5. 请介绍一下你在Github上参与贡献的开源项目，以及你在其中承担的工作。6. 当初你是如何参与到这个开源项目中的？7. 在Agent开发中，上下文工程最关键的工作是什么？8. 你是否了解Cloud、Open Cloud这类主流Agent框架？它们的核心实现逻辑是什么？9. 你在Agent开发项目中遇到过最棘手的技术难题是什么？10. 你是如何定位并解决这些难题的？这次经历带来了哪些技术沉淀？11. 你后续的职业规划中，更倾向于什么样的岗位和业务方向？12. 你在校的学业水平处于什么水平？身边同学的求职与学习情况如何？13. 你更倾向于在哪个城市工作？为什么？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

时间：4.27可能面试官知道我是别的部门转过来的 这一面没什么压力 而且面试官很和蔼 面试状态基本属于闲聊自我介绍（2min）项目+agent（15min）1. 介绍一下agent项目中有挑战的点2. agent相关概念算法题（5min）最长不重复子串然后就是面试官询问了base意向 花了5分钟给我介绍业务面试结束后2h告知通过 提交offer审批 求过！！