腾讯IEG-游戏技术运营-技术运营岗位

场景问题
1.JSON 处理场景:如何统计一个复杂 JSON 字符串叶子节点中包含类似 "tencent" 某个字段的个数(使用一些算法的思路)?
2.内存受限场景:如果 JSON 字符串极大(单个文件巨大),且内存有严格限制,你会如何优化算法?
3.通用组件扩展:如果不限制算法,你会选择哪些中间件或开源方案来实现上述 JSON 检索功能? 
4.任务调度优化:有一批耗时不等的大量任务正在串行处理,效率很低,作为 SRE 你会如何优化? 
5.网络协议深度:在浏览器输入 HTTPS 的 URL 后,整个网络请求过程中会产生哪些具体的网络协议交互? 
实习问题
6.CMDB 规模:你参与开发的 CMDB 模块,具体纳管了多少资源和服务(服务器数量级)? 
7.动态日志治理:这个功能具体是如何实现的?解决了哪些定位成本高的问题?
8.量化收益:该优化方案上线后,具体的性能提升数据或排查效率提升比例是多少

项目问题
 9.Agent 架构:你开发的“企业级”AI Agent 平台,其底层架构、执行链路(API/MCP/Model)是如何设计的?
 10AI 开发思考:Agent 开发与传统业务开发在思维模式上有哪些显著不同? 
11.多智能体通信:对于多 Agent 之间的沟通协作,你了解哪些先进的协议或学习心得? 

12.如果你是王者荣耀的 SRE,在面对“全球玩家统一支持”的体验优化需求时,从技术角度看会遇到哪些问题和挑战?
#面经#
全部评论
佬约二面了吗
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发布于 04-17 15:00 广东
明天面这个
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发布于 04-15 12:43 山东
他是运维岗位吗
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发布于 04-13 21:53 江苏
感觉挺有难度,是一面吗
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发布于 04-11 12:23 湖南

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原题1: 工作有搭 agent,为什么不采用 workflow 或者 prompt+大模型?拆解: 这是整场面试最致命的一题。面试官不是在否定 agent,而是在考你技术选型的决策逻辑——你是否真的理解 agent / workflow / prompt 三种方案的适用边界。• Prompt+大模型:适合单轮、无外部依赖的简单任务。快,成本低,但上限也低• Workflow:适合多步骤但路径确定的流程,可以并行调用不同服务,可控性强• Agent:适合路径不确定、需要自主规划和工具调用的复杂任务,灵活但稳定性差面试官追问「觉得没有必要用 agent,让我说 agent 具体做了什么」——说明你的 agent 场景没能说服他。核心问题是:你无法清晰说出 agent 在这个场景下的不可替代性。如果 workflow 也能做,那你为什么要上 agent?答题框架: ①先承认「这个场景确实可以考虑更轻的方案」②然后说明为什么在这个场景选了 agent(比如说,用户的输入不可预测、需要动态选择工具链)③最后给出 agent 带来了什么 tradeoff(灵活性 vs 稳定性)───原题2: agent 使用弊端拆解: 这题考的是对技术的批判性认知。很多候选人用 agent 只会说好处,说不出弊端=你不懂。agent 的弊端至少四点:1. 稳定性差——自主决策意味着结果不可控,同样的输入可能产生不同输出2. 调试困难——不像 workflow 可以逐节点排查,agent 的黑箱决策链路很难定位问题3. 成本高——多次 LLM 调用+工具调用,token 消耗远高于单次 prompt4. 循环风险——ReAct 模式下可能陷入无限重试关键: 能说出弊端并给出 mitigation 方案才是高分答案。比如「为了解决稳定性问题,我们加了最大步数限制 + 关键节点人工审核 + fallback 到规则兜底」。───原题3: 用过飞书多维表格吗?用过哪些模块的功能?拆解: 不是闲聊。飞书AI产品岗必考题。考的是你对飞书生态的理解深度——多维也表格是飞书 AI 的核心载体之一(数据存储+工作流引擎)。说不出具体模块=没用过=对产品理解停留在表面。建议:投飞书 AI 岗之前,至少把多维表格的公式、自动化、仪表盘、AI 字段这几个核心能力吃透。通过cli发现的不错面经,如有侵权请联系删帖。
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