理想汽车2024年校招内推，已经有同学oc啦！

ai面总结：AI调教的很好，问的问题很有意思，整场面试不会有很大的压迫感，追问大多是根据你的回答提问。总时长：35分钟Q1:自我介绍，重点介绍一下个人背景和大学期间的主要经历。Q2：你对于在一家公司长期发展有什么看法？你认为哪几点因素会让你在一家公司长期工作？（有追问）Q3：你取得过的最大成就是什么？过程中最大的难点是什么？你是如何突破的？最终的结果怎么样？（有追问2个）Q4：请描述一个过往遇到的最有压力困难或最具挑战的一个场景，你是如何解决的？对你有什么影响？（有追问）Q5：依你的看法，请描述一个你近期完成的项目任务，如果重来一次，你会做哪些不同的事情来提升结果？（有追问2个）Q6：电商运营...

面完试，HR 给我来一句：“感谢你的时间。”我瞬间懂了——这不是感谢，这是抢救。他们怕我还抱着希望，所以特地提前拔管。五个字，看似温柔，实则比“你不合适”还坚决：连“我们会再联系你”的假话都懒得编，连“本次流程已结束”的敷衍都不愿意给，礼貌值满分，诚意值清零。你能感受到一种独特的企业文化：贴心地把话讲死，体面地把人挂掉。面试失败的最高礼仪，就是不浪费彼此时间。

27届Java后端，11月开始投实习，到现在只有1面，是项目太水了么，加一个简单的ai大模型相关的项目可以么？谢谢各位佬😖

三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...