浪潮数字集团Java一面

答案很明确：能驾驭 AI、而非被 AI 替代的岗位，才会活得越来越滋润。在互联网赛道里，那些靠重复执行、模板化操作的岗位正在被挤压，但需要深度思考、业务洞察、工程落地能力的岗位，反而会在 AI 加持下价值倍增。大模型应用 / Agent 开发工程师这是当前互联网行业需求最旺盛的岗位之一。核心工作不是训练大模型，而是基于 LangChain、FastGPT 等框架，把大模型能力落地到具体业务场景 —— 比如搭建电商智能客服、企业内部知识库问答、代码生成助手。需要掌握 Python、向量数据库（Milvus/Chroma）、API 封装、工程化部署能力，后端开发者转型有天然优势。AI 能生成基础代码，但如何把大模型和业务系统（比如电商订单系统、CRM 系统）打通，如何解决幻觉问题、保障服务稳定性，这些都需要人来把控。AI 工程化 / 基础设施工程师大模型的推理、部署、优化离不开底层基建。这类岗位负责搭建大模型训练 / 推理平台，优化 GPU 资源利用率，解决模型部署的延迟、成本问题，比如用 vLLM、TensorRT-LLM 加速推理，用 K8s 管理集群资源。需要熟悉云计算、容器化、分布式系统，懂深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的底层逻辑。AI 能做算法优化，但大规模、高可用的 AI 基础设施搭建，必须靠人来完成。资深架构师（后端 / AI 方向）架构师的核心价值是 “做决策”—— 面对复杂业务场景，判断该用哪种技术方案，如何平衡性能、成本、稳定性。比如设计一个支持百万级并发的 AI 对话系统，需要架构师决定用什么中间件、如何做负载均衡、如何设计缓存策略。AI 能提供方案参考，但最终的架构选型、风险评估、技术兜底，只能靠人的经验和全局视野。说到底，AI 时代的互联网职场，淘汰的是 “只会做重复工作的人”，奖励的是 “会用 AI 放大自己能力的人”。与其焦虑被替代，不如主动拥抱 AI，把它变成自己的 “职场加速器”。

#JAVA##JAVA面经##JAVA内推# 1. 分享一个你印象最深的 Bug 吧～当时现象是啥？怎么一步步定位到根因的？最后怎么解决的？从中学到了啥？ 回答：  现象：电商项目中，用户支付完成后偶发出现“订单状态已支付，但库存未扣减”的情况，且仅在高峰期（每秒超200笔支付）出现，低峰期完全正常。 定位过程：  先查日志：支付回调接口日志显示“扣减库存成功”，但库存表数据未变，排除接口未执行的问题； 查数据库事务：支付流程是“扣库存→改订单状态→记录流水”，事务配置为默认的REPEATABLE READ，但发现扣库存的SQL用了UPDATE 库存表 SET 数量=数量-1 WHERE 商品...

1.介绍下你了解的测试流程？2.什么样的测试用例算是好的用例？3.缺陷的生命周期？4.设计一个测试用例主要包含哪些要素？5.测试策略的制定包含哪些内容？6.postman 里面采用的断言有哪些？7.postman参数化你怎么做？8.post和get的区别9.项目介绍一下10.在实习期间参加的什么项目？介绍一下11.ai生成用例用的什么工具做的？12.基于业务场景你生成的用例可用性大概有多少？13.Linux查询某个日志的关键字 命令14.创建一个文件、查询一个进程、杀死一个进程15.MySQL中聚合函数有哪些？16.多表联查中左连接和右连接的区别？17.如何查询一个学生表的前10条数据？18.一个学生表，要更新一个name等于小明的，把成绩改成8019.Selenium的原理介绍一下？20.webdriver的原理介绍一下？21.python常用的数据类型有哪些？22.集合 和 字典的区别23.Pytest中用过哪些注解（装饰器）24.上线了一个重大的bug，你会怎么做呢？25.你觉得作为一个测试人员，要有哪些特质、技能？26.你未来的职业发展方向是？27.你之前在那个公司为什么要离职？28.你现在毕业设计到哪一步了？反问

很多同学跟我说，AI 出来之后感觉面试变难了，岗位也少了。这种焦虑我理解，但说句实话，好和坏是共存的——关键看你能不能用好 AI，把它变成自己的杠杆。接下来我从几个方面聊聊，校招生在实习和春秋招的时候，怎么借助 AI 在面试中展现出不一样的一面。氛围编程说到 Vibe Coding，对应届生来说真是一个巨大的红利窗口。能展开的太多了，这里先说三个最实用的场景。1. 代码优化大家学习开源项目的时候，一定要带着审视的眼光去看，而不是照着敲一遍就完事了。现在你完全可以把一段代码丢给 AI（比如 Codex、Claude Code），问它：这个功能实现有没有什么不足？请结合实际案例说明。AI 分析出来...