美团秋招后端开发面经

项目特性： 智能对话-基于多个AI模型的智能代码助手流式输出-支持实时流式响应，提供更好的交互体验MCP集成-内置模型上下文协议支持，可连接丰富的工具生态系统工具扩展-通过MCP支持文件管理、数据库操作、搜索、GitHub等50多种工具动态工具发现- 自动发现和注册 MCP 服务器的可用工具即插即用-重启即可动态连接新的MCP服务器配置管理-灵活的YAML配置文件系统，支持MCP服务器动态配置类型安全- 完整的 Java 类型定义和封装终端 UI - 基于 JLine + ANSI 颜色的现代化终端界面会话管理- 会话保存、加载和会话继续功能性能监控- 内置性能监控和Token使用统计智能搜索-具备代码搜索和文件内容搜索的能力跨平台支持-支持Windows、Linux、macOS系统技术栈：语言：Java 17+构建工具：MavenAI框架：LangChain4jMCP 支持：模型上下文协议客户端UI 框架：JLine + 自定义 ANSI 终端 UI配置管理：YAML + Jackson命令行：Picocli工具调用：LangChain Tools 集成JSON 处理：Jackson Databind协议通信：STDIO + 进程间通信开源地址：https://github.com/zengxinyueooo/ThoughtCoding.git哪位小生愿光临给个star，小女子候燥contribution~

一面1. 你项目中Prometheus搭建的监控系统日志是用什么存储的2. 你实习中提到的数据事务一致性，是怎么做的3. 你对分布式事务有什么了解4. 你用redis队列，为什么不用rabbitmq、kafka还有其他一些消息队列，他们有什么优缺点，你是怎么考虑选型的5. Java中Arraylist和LinkedList的区别6. 他们访问和增加、删除一个元素的时间复杂度分别是多少7. HashMap和ConcurrentHashMap是怎么实现的，他们有什么区别8. ConcurrentHashMap达到它的存储容量后，它会怎么做9. mysql主键索引和唯一索引的区别10. 主键索引为什...

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

基本都是深挖简历重点问你搭建的agent能解决什么场景问题过程中遇到了什么问题怎么解决的手撕：非hot100 但easy投递的时候一定要看岗位偏应用落地还是偏算法，楼主算法功底比较薄弱，没有真实业务场景下的模型训练微调经验，在面试偏算法岗的时候，算法原理和训练过程被追着问。强化学习太重要了，几乎都会问到，还需要继续加强。总结经验：不要只局限于准备简历项目的问答，面试官喜欢提出一个场景可能遇到的问题，让你给出解决方案，所以还需要提升自己思维发散和解决问题的能力。