平安科技-后端开发工程师笔试&一面&二面（社招）

又双叒叕忘记录音了QWQ凭记忆恢复了一下面试官挺和蔼的，面着没有压力问了些计网OS，快忘完了，基础不太牢面试官介绍部门业务（面试官先介绍给好评）自我介绍这两个项目你是都是从0到1自己设计实现的还是怎么做的项目1（传统后端）：你是怎么借助AI进行开发的数据是存在库里还是缓存里，这个你是怎么考究的如果这个项目你还想更新一下，加一些功能或者是做一些优化，你会如何借助AI来完成这次更新迭代？项目2（Agent）：这个项目有什么你觉得最难的点吗？（我回答上下文工程）那你是怎么解决上下文工程的呢？这个项目这些东西你是怎么进行学习、开发的？MCP和Skill了解吗？有什么区别？（答上了但没太答到位）除了SpringAI，还了解什么AI开发框架吗？除了这些AI开发的知识，有了解什么大模型的内容吗，比如transformer（没有，确实得去学了QWQ）八股：websocket和Http（不会）TCP的拥塞控制和流量控制操作系统有哪些资源分配算法（好像是问的这个，不太记得了，反正问的是操作系统的什么算法，没答上来）互斥锁和信号量键入一个url，发生了什么，从不同的角度来回答，包括计网层面发生了什么？前后端层面发生了什么？前端在获取到后端的数据后，是如何进行内容渲染的？（没系统学过前端，就只结合vue的三个板块答了答）算法题：很简单，一组字符串的最长公共前缀，遍历一次即可AI Coding：写一个前端页面，后端写假数据即可（面试官后面提醒我说要考虑接口超时、响应过久等情况如何处理）反问：1.看JD描述说是全栈，AI Coding，那还需不需要补一下前端知识？面试官说会肯定是加分项，但不会的话，现在也可以AI写了，所以也问题不太大（我大脑翻译一下意思就是还是得会，但实际开发更多是AI Coding）2.后续流程：两轮技术面，一轮Hr面3.看笔试都在出大模型的知识，是不是意味着现在开发岗也得了解大模型的一些原理了？面试官说是的，现在都在借助AI提效，所以里面的原理肯定还是得了解一下了

最近情况，百度一面挂京东一面挂阿里云一面挂蚂蚁简历挂米哈游挂拼多多笔试做崩溃美团笔试还没做阿里笔试还没做万兴科技二面面质疑目前还有快手，阿里高德面试

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 实习拷打2. 项目拷打3. 如果你要向一个不太理解AI的同事去解释RAG，你会怎么用一个通俗易懂的话语去解释RAG，并说明其核心价值和主要应用场景？4. 有没有一种比较通俗的类比，可以让他很快速的去大概理解一下这个东西呢？5. 假设你从来没接触过向量数据库。现在有一个项目就需要使用它，你一般会如何快速的去学习和上手呢？6. 在一个RAG系统中，用户反馈检索到的文档很多但是回答的质量不好，你会从哪些角度去分析和解决这个问题呢？7. 请简单解释一下什么是余弦相似度。在RAG系统中，它通常用来做什么？8. 什么是嵌入？在RAG系统中为什么需要将文本转化为向量（嵌入）呢？9. 你最近有没有在自己在钻研一些新的方向呢？

你觉得之前学的专业对切入新方向（跨到 AI agent 项目）有什么帮助？跨专业、跨方向对你来讲哪些是助力（good thing），哪些是阻力（bad thing）？你之前在做 AI 智能导购时，有没有因对技术（如 NLP 技术、大模型技术）了解不足而影响项目的情况？发现自己在技术接口等方面的不足后，后期做了哪些工作去弥补这些可能影响做产品经理的问题？在 AI 智能导购项目中，哪些工作让你觉得最骄傲、做得最好？垂类的 AI 产品你了解哪些？在生活中用过哪些垂类或通用领域的 AI 工具 / 智能体帮助办公或学习？做 AI 产品调研时，一般用什么方式？有哪些渠道？对于海外产品如何做调研？做竞品分析通常怎么做？之前做产品时是否做过用户调查或用户动力洞察？如何确定目标客户群？你有自己的交互设计作品集吗？AI、大模型、ChatGPT、NLP 这几个概念是什么？它们之间的区别是什么？对于国内或国外的 3C 数码产品用户，他们在购买过程中有什么痛点？我们能帮他们解决这些问题吗？如果你自己购买大几千元或万元及以上的产品，会直接购买还是会有查询等操作？假如要做二手相机的 AI agent 产品，让用户相信你且体验好，你有什么设计想法？作为产品经理，怎么让用户觉得你的平台 / APP 是靠谱的、值得相信的？在你提到的购买流程的每一步中，如何让用户去相信？京东等平台上某一商品可能有上万条评论，有好有坏，站在产品经理角度，如何让用户进来后能一目了然地捕捉到重要信息，无需看完所有评论？你刚刚提到博主可以帮你增加对产品的信任度，博主的专业性对你的信任度影响大吗？是否会因为觉得博主讲得专业而更信任？假如在卖相机的平台里增加笔记本品类，从哪些角度保障试用的准确性和真实性？从交互上，增加哪些维度能让用户更青睐你的产品？设计 3C agent 产品（卖笔记本或二手相机）时，除了基础的数据和知识建设、三方评价外，从设计层面还能做哪些优化让用户更加认可或信任？把 AI agent 比作人或助手，怎么让用户一见钟情于你的 APP 或其能力，更容易记住？假如你做的 3C 产品 AI agent 要与众多电商平台或品牌官网的 APP 竞争，从零开始推广，怎么提高竞争力，让大家知道、使用甚至形成粘性？若面向海外（如北美地区）推广二手相机或 3C 产品的 AI agent 产品，会做哪些变化？现在哪些技术会降低用户对 3C 类 AI 产品的使用体验？作为产品经理，会想什么办法弥补这些技术缺陷？反问：业务 / 团队氛围相关问题