数有引力科技有限公司 后端开发工程师（实习）

1.自我介绍2.请问你当前在校成绩排名如何?你曾经获得过哪些校级及以上的奖项荣誉?3.功耗敏感的低噪声模拟电路供电时，你倾向于选择LDO还是DC-DC?请说明4.假设你选择了LDO，但发现电路的输入电压和输出电压差距较大，这种情况下会带来什么问题?你会如何解决5.你提到用DC-DC配合LDO来优化效率和降低功耗，这种组合设计中DC-DC的输出纹波可能会影响后续的模拟电路，你会如何处理这个问题6.介绍IIC SPI UART区别，不同的使用场景7.在实际应用中，如果IIC和SPI都可以满足需求。你会如何权衡选择使用哪种协议?具体来说，你会从哪些维度来评估他们的优劣?8.为什么在使用网络分析进行测量前必须先进行校准，讲解实际上校准的基本过程9.在实际测量中，如果校准后发现测量结果仍然存在较大的误差，你会如何排查问题并解决10.如果在排查过程中发现是由于连接器的磨损导致的误差，你会如何处理?能具体你说说吗?11.你参与过的项目中用到哪些技术，并详细说下你所负责的模块和实现细节。项目中遇到的技术挑战及解决过程12.你提到在模块中使用了算法，能否详细说明一下这个算法的原理，以及它是如何应用的13.你提到为了降低运算时间，使用了查表法来计算和加速度，这个查表法具体是如何实现的?查表数据是如何生成和存储的14.你提到查表数据存储在Flash中，能否具体说一下再嵌入式系统中如何高效的管理和访问这些查表数据15.校园活动或实习中是否有过需要与不同背景的人沟通以达成共识的经历?你是如何适应和调整沟通方式的、16.在这些沟通中，如果遇到某一方对你的提议不太接受，甚至有些抗拒的情况，你是如何和调整自己的沟通方式来说服对方的17.在过往实习或项目经历中，请描述一次你遇到的复杂问题，你是如何识别出问题的根本原因的，请举例说明18.在你发现SPI通信中存在毛刺时，你是如何进一步确认毛刺的来源并判断它是否是问题的根本原因的19.请分享一个在学校或实习中你自愿承担额外工作或责任的经历。当时是什么情况?你是出于什么考虑做出这个决定

1、自我介绍2、 Spring 框架常用的注解有哪些？3、@Autowired 注解的底层原理是什么4、在实现  @Autowired  的依赖注入时，是怎么通过反射来获取成员变量的？5、具体是用什么反射方法来获取这些字段（Field）？6、获取到字段后，又用什么方法来检查它是否被  @Autowired  注解标记？7、请讲一下 Spring 中一个 Bean 的生命周期8、谈谈你对 JVM 调优的理解，有哪些常见的调优参数或方法？9、在启动命令中调整 JVM 参数，怎么做？10、解释一下 ThreadLocal 是什么，以及它的底层原理。11、ThreadLocal 可能会导致什么问题12、比较一下 MySQL 和 Elasticsearch 的区别，以及各自的应用场景13、为什么 ES 要使用倒排索引，它相比顺序扫描的好处是什么？14、项目为什么选择用 PGVector 而不是 ES 来做向量数据库？ES 可以吗？15、谈谈对 RAG的理解，你认为它主要解决了哪些问题？16、手撕 八皇后问题（追问）算法的时间复杂度是多少

一面 时长：面试约的是1h，但是实际大约是45min1. 网络问：TCP 连接是逻辑还是物理概念？追问：同一条物理链路上有多个 TCP 连接，怎么区分？2. 并发问：多线程环境下，整数加一是线程安全的吗？问：如何限制只有 5 个线程能访问？3. 数据结构 & 算法问：栈的应用场景？问：如何用栈实现队列？4. 数据库问：MYSQL的索引和索引失效的情况。LIKE %%。问：MySQL ACID 的一致性是什么？追问：一致性和另外三个的关系？追问隔离性如何保证一致性，这个具体说说。问：脏读、不可重复读？5. 项目简单问了简历上写的实习项目和竞赛项目，难点和亮点是什么？6. 手撕：不超过 K 的最长子串编译器没有输入输出 要自己写。【leetcode 340，滑动窗口+hashmap】7. 反问问了业务和技术栈：银行业务用 Java，电商更多用 Go。问了是否会用AI，向AI转型：内部会用AI提效。问了对英文的要求：有要求但是要求不高会基本文书就行。

1、自我介绍2、聊了一下工作地点，职业规划3、简单问了下实习4、是否有系统性地学习过机器学习或深度学习课程？大模型相关的算法背景和理论知识是如何构建的？5、具体说明你在大模型领域学习了哪些内容，以及是如何学习的6、讲一下你对强化学习的了解7、除了RLHF，是否了解强化学习中的其他具体算法（Q-learning、策略梯度等）8、这些强化学习算法与大模型中的强化学习是什么关系？9、了解PPO算法吗？10、谈谈对目前主流大模型的认识以及底层架构11、DeepSeek在哪些方面做了改进使其训练成本显著降低？12、GRPO算法了解吗？13、微调、预训练和强化学习三者在训练目标、数据构造、训练算法和优化思路上的区别与联系？14、你的项目中，微调要解决的具体问题是什么？15、微调具体使用的是哪些模型，选择时是如何考虑的16、你的训练集规模多大？是否是全人工生成的？能否展示一条具体的训练样本17、如何评估和保证微调后模型输出的代码的正确性？评测指标和具体方法是什么？18、你提到正确率微调后提升了很多，在这个过程中具体做了哪些调优工作19、Agent项目是基于什么平台或框架实现的20、反问