拼多多 JAVA面经

最近面试下来发现，面试官特别喜欢问关于知识库和RAG相关的问题，大概是我项目里用到了RAG的缘故，所以聊得格外细。经常会被问到具体怎么实现句子分片，还有一些细节处理的思路，每次都得认真回想项目里的做法，一点点讲清楚。

JDS26校招后端微凉经1.自我介绍2.int的取值范围，为什么3.threadlocal4.线程池的使用场景5.sql分页6.最左匹配原则及原理7.怎么看最左匹配原则是否生效8.mybatis的#和$的区别9.如何写一个springboot的starter10.有没有写过AOP，怎么写11.redis的数据结构用过哪些？场景12.如果用redis的hash结构存了100w的用户数据会对系统产生什么影响？13.10分钟自动关单如何实现14.用过什么设计模式？15.实习项目难点？16.有没有做过大模型相关的应用（主包说了rag）17.🈚️手撕！！！面试官没有疯狂追问，一共30minsjds

  有uu开奖没？非实习，26校招 

研发/后端岗位对于普通开发岗，面试官主要考察你如何利用 AI 提效，以及是否具备“驾驭 AI”的能力。“你日常使用什么 AI 编程工具（Cursor/Copilot/通义灵码）？请举例说明你是如何用它们提升效率的？”“在使用 AI 生成代码后，你如何进行 Code Review？如何保证 AI 没有引入安全漏洞或幻觉 Bug？”场景题：现场出题：可能会要求你在10分钟内利用 AI 实现一个具体功能（如“实现一个淘宝首页”或“设计一个短链接系统”），重点看你的 Prompt 迭代过程和最终代码的可用性。调试能力：给一段报错的复杂代码，看你是否能利用 AI 快速定位根因，而不是盲目试错。算法/大模型岗位如果你面试的是算法岗，AI Coding 的门槛会非常高，不仅要会用，还要懂底层。底层原理与手写：手写算子：虽然允许用 AI，但可能会让你手写 Transformer 的核心模块（如 Self-Attention）、RoPE 旋转位置编码或 FlashAttention 的简化版。框架理解： “Megatron-LM 是如何实现 Tensor Parallel 的？”、“ZeRO 优化器的三个阶段分别解决了什么问题？”业务场景落地：电商场景： “在电商导购场景中，如何利用 RAG（检索增强生成）解决大模型幻觉问题？”、“如何设计一个支持海量用户实时聊天的系统？”数据处理： “如果让你用 AI 清洗 TB 级的电商评论数据，你会设计怎样的 Pipeline？”