一、自我介绍 / 经历亮点 / 岗位理解1.你先简单介绍一下你最近的经历，挑项目或实习里你觉得比较有亮点的讲一下。2.你们端智能这块的特征工程，主要是做什么的？3.你们这个项目本身负责采集吗，还是主要做中间处理？4.整个系统设计上大概是怎么分层的？5.业务方怎么定义和注册他们需要的特征？________________________________________二、设备特征缓存优化7.设备特征缓存优化这个需求，是 mentor 提给你的，还是你自己发现的？8.你当时接到这个任务后，是怎么思考和解决这个问题的？9.这个问题为什么会在高并发场景下耗时，它的根本背景是什么？10.你为什么会想到用缓存来解决？11.设备特征是会变化的，那你们怎么处理这个变化？12.为什么要分成 2 秒、10 秒、90 秒这几档？13.网络状态这种高频变化的特征，为什么是两秒？14.如果某些业务对实时性要求极高，比如 0.5 秒级别，你这套缓存怎么适配？15.如果同一个特征在不同业务、不同页面下要求不一样，你怎么设计整套特征供给和消费体系？16.如果不同业务场景对同一特征的刷新频率要求不同，你真正采集和计算时怎么定间隔？17.只要有人要求最短间隔，是不是整个系统都得按最短间隔跑？18.你觉得这个体系怎么设计，才能满足这种差异化需求？________________________________________三、特征计算触发 / 业务隔离 / 平台治理19.你们怎么限制特征计算不要无限制执行？20.如果一个事件可能触发很多脚本同时运行，你怎么管控？21.如果要限制并发执行任务数，那这些任务怎么选、谁优先？22.如果不同业务都说自己的任务重要，你作为平台怎么治理？23.这个治理过程以前可能靠人 review，那现在这个时代，你觉得还需要人一个个看吗？24.如果想用 AI 去替代人工 review 算法包，你觉得应该怎么做？25.如果让 AI 判断什么是合理、什么是不合理，你觉得提示词 / 规则里应该包含哪些信息？26.哪些特征或脚本应该被重点审查？高频的、复杂的、还是孤立的？为什么？________________________________________四、端上开发经验 / AI 在开发中的使用27.你在项目里面主要做的是 C++，对吧？28.除了 C++ 性能优化，你平时接的小需求是否也会涉及 iOS 和安卓两端？29.你们整个开发过程中会用 AI 吗？30.当时你们主要用哪些 AI 编码工具？31.你平时会用国产模型吗？________________________________________五、编程题：带 TTL 的 LRU Cache（允许 AI 辅助）### 题目要求实现一个线程安全的 **LRU + TTL** 本地缓存，请使用 Java 实现一个本地缓存类。### 代码框架```javapublic class LocalCache<K, V> {public LocalCache(int capacity) { }public void put(K key, V value, long ttlMillis) { }public V get(K key) { }public int size() { }}```### 功能要求缓存有最大容量 `capacity`；每个 key 支持 TTL（过期时间）；get 时如果 key 已过期，返回 `null` 并删除；插入新 key 时缓存已满：- 先清理已过期元素；- 若仍满，则淘汰最近最少使用（LRU）的元素；如果 key 已存在，更新 value、过期时间，并刷新其 LRU 状态；需要保证线程安全；说明实现的时间复杂度，并说明如何避免因重复 put 导致过期堆中的旧记录误删新值。32.你先看一下这个题，先不用急着让 AI 出答案，你觉得它给出的方案方向有问题吗？33.它这里为什么要引入 version？34.version 是怎么避免旧数据误删新数据的？35.为什么这里要用小顶堆？36.小顶堆在这个设计里的作用是什么？37.如果堆里一共有 N 个元素，其中 K 个过期了，清理这 K 个元素的时间复杂度是多少？38.如果 K 很大，比如长时间没人请求、结果大量 key 一起过期，这个方案会有什么问题？39.在这种极端情况下，get / put 还能保持接近 O(1) 吗？40.如果你现在重新设计这个方案，你会怎么做？41.如果不用 AI，你最基础的思路是什么？42.纯 hash map + 双向链表 能不能先把 LRU 做出来？43.如果只在 value 里记录过期时间，会有什么局限？44.为什么说一旦加了小顶堆，就会把一致性和复杂度问题带进来？

牛客的uu们，好久不见！终于有时间上来冒个泡了。之前因为考研失利，看别人工作都落地而自己还没有着落，整个人都快抑郁了。好在春招运气不错，终于上岸了！ 签了神州信息，base西安的Java岗，心里的石头总算落地了。 按照牛客惯例，给大家分享一下为什么选了神州信息。 1. 业务：真·不缺项目，连中五元之前对神州信息的具体业务内容了解不多，后来才发现，他们做的远不止常规的IT服务。而且我最近关注公司信息看到又拿下了东北地区一个省级城商行的核心系统项目，这已经是省级农信/农商/城商新核心项目的“连中五元” 现在的银行尤其是城商行都在搞合并重组，核心系统升级，神州信息连续十几年是银行核心系统份额第一，专...

看到了可以加我一下吗 我好像接手了你的项目

前言这是我的agent系列文章的第8篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记（后端与agent2手抓学习专栏想象一下，你拥有一匹日行千里的神骏，它力量无穷，速度惊人。但如果直接骑上它去送货，结果很可能是：它跑得飞快，却跑错了方向，或者在半路被路边的野花吸引，完全忘了任务。这匹“神骏”就像今天强大的大语言模型（LLM），而Harness，就是为它量身定制的“缰绳”、“马具”和“导航系统”。简单来说，Harness（驾驭层）是...