深圳联通AI算法工程师一面面经

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.一道单例的代码题，先自己Code Review然后借助AI Code Review。2.TCP三次握手，为什么不是四次？3.TCP和UDP的区别？4.QUIC5.HTTPS的加密过程6.RSA是对称还是非对称？7.进程和线程的区别8.协程了解吗9.死锁的必要条件10.AI coding，一道python的题

1. 请做一个简短的自我介绍2. 在你的项目里，挑一个技术难度大点介绍一下3. 你平时工作中用过哪些 AI 编程工具4. 对 Python 掌握如何？在你的实际使用里主要承担什么角色5. 对协程了解吗如果面试官保留“协程”这个点，其实完全可以只从 Python 角度展开。你可以说协程适合 I/O 密集场景，比如异步调用多个外部工具、并发请求检索服务、批量处理模型请求、流式返回等。协程不是让 CPU 计算变快，而是提高等待 I/O 时的资源利用率。在 Agent 场景里，协程比较适合做并发检索、多工具并发探测、异步日志上报、流式 token 处理这些事情。如果继续深入，可以提一下 asyncio...

# 加入Agent赛道，需要学哪些技术？## 基础层：LLM工作原理先搞懂大模型怎么工作的，不然用起来像黑盒。核心概念：Token、注意力机制、上下文窗口、温度参数。不一定要手推公式，但要理解“为什么模型会胡说”“怎么让它更听话”。推荐：李宏毅课程、Transformer论文精读。## 核心层：推理与调用**ReAct模式**：Reasoning+Acting，模型边想边做。这是Agent的“大脑”。学怎么设计prompt让模型拆解任务、调用工具、观察结果、迭代执行。**Function Calling/Tool Calling**：模型输出结构化指令（比如`{“tool”: “get_weather”, “params”: {“city”: “北京”}}`），系统去执行。要学会定义tools schema、处理多轮调用、异常兜底。## 框架层：LangChain/LlamaIndexLangChain是Agent赛道的事实标准。核心组件：Tool、AgentExecutor、Memory。边学边写：先搭个能查天气的简单Agent，再加对话记忆，再加多工具路由。## 落地层：RAG与评估**RAG**：Agent的“外挂知识库”。学向量数据库、分块策略、检索优化。**评估**：Agent怎么测？任务成功率、执行效率、幻觉率。学用LangSmith或自建评估集。## 一句话总结从**调API开始**，写个能查天气、算数学、搜网页的Agent。边写边学，比啃完理论再动手快十倍。你学到哪一步了？来评论区交流👇

📍面试公司：金山云-武汉base🕐面试时间：26.4.9-半个小时左右💻面试岗位：AI应用平台开发❓面试问题：1、自我介绍2、慢SQL优化分析，解决了哪些问题，优化思路是怎么样的？3、针对Kafka消息丢失采取了哪些措施？如何保障消息不重复消费？(只回答了消费端幂等，没了解过生产端的幂等，但是好像是存在的)4、Cache aside模式的优劣是什么？5、项目中的RAG定位和工作流程是什么样的？6、RAG如何实现语义分块的？RAG评估用了哪些方法和指标，结果如何？7、聊AI Coding，使用过AI Coding写代码吗？有使用AI Coding进行项目迭代吗？8、AICoding在需求清...