小红书—Product Engineer-产品工程师AI应用方向-质效研发-一面

一面已通过。1.介绍实习时的主要工作2.本科时是否做过服务端相关项目3.Java垃圾回收机制4.会存在内存碎片化之类的问题吗5.Java Spring的Bean的生命周期是什么样子的6.介绍Java多线程7.轻量级锁自旋失败，转换为重量级锁的过程是什么样子的8.如果要设计一个高并发的订单号生成器，要求全局唯一且可以递增，应该怎么设计9.能介绍一下上下文工程和Harness工程的区别吗10.上下文summary的策略是什么样子的11.怎么去缓解内容被压缩导致结果失真的问题12.RAG文档的分片策略是怎么样子的13.假设召回的一个片段不足以解决问题，怎么优化14.对于更深入的场景，比如文档有语义或组织关系，召回的片段可能指向别的文档，怎么优化15.了解过 Agentic search 吗16.React 和 Plan Execute模式的区别17.如果是比较复杂的场景，既需要 Plan Execute，又需要 React 及时感知进度或外界信息并做反馈调整，这种场景需要怎么设计18.项目是否拿到上线后的测试数据19.假设项目需要升级，需要定位到具体出问题的代码，怎么做20.假设没有堆栈报错，怎么做21.现在需要做成通用平台或工具，给所有业务使用，怎么设计这样一套工具22.怎么把人在排查问题中积累的经验给到系统23.大模型的工具调用能力是什么24.MCP和Skill的区别是什么25.介绍CNN和Transformer的区别26.为什么位置编码能够体现句子中分词的关系27.为什么说模型有上下文限制28.像 Cloude 这种模型，上下文窗口可能只有 200K，并不大，为什么不做得更大一些呢29.模型的参数量是什么时候定的30.为什么提供这么多不同参数量的模型31.像模型上层的 SFT、Lora 这些微调，之前有做过吗32.RL和SFT的区别33.RL的数据源从哪里来34.鸿蒙的 ARKTS 你觉得和安卓有什么区别35.它的整个应用的启动链路是怎么样的反问：岗位具体情况。答：岗位的核心课题是如何用 AI 赋能整个产品线，打造 Agent 能力，不再局限于前端、客户端或服务端某一个领域，希望具备全栈相关的能力。

还没收到 通知，应该寄了1. 自我介绍 / 项目介绍2. 为什么做开源社区内核开发3. Rust 相比 C++ 的优劣势4. Rust 如何保证内存安全5. Rust 与 Go / Python 的区别6. 进程、线程、协程区别7. 用户线程与内核线程调度开销大吹特吹 Ai Coding 8. 开发中怎么使用 AI，是否能辅助内核开发9. 沉淀了多少个 skill10. 这些 skill / agent 是怎么编排起来的11. AI 翻车的场景与处理方式12. AI 生成代码的可用率有多少13. 如何进一步提升 AI Coding 效率14. 哪些模型擅长什么事情15. 如果给 Cgroup ...

岗位是product engineer产品工程师，社区工程方向感觉自己应该是遇到kpi面了，我面经都写不出几个字1.（自我介绍）2.（拷打项目）这一块我觉得都不能说是拷打，因为也没有问特别深，但我也没答出来然后没有八股，直接手撕环节1.基于上下文的滑动窗口，写出来了2.lru 没写出来，我操作系统没学好，lru都忘了是啥然后反问环节，因为是第一次面中大厂，比较紧张，也没想出来问什么凉的透透的

作为天天和算法、研发撕需求的AI产品经理，我虽然不是程序员，但我可能是全公司用AI写代码频率最高的人之一——写SQL取数、写Python脚本处理数据、写伪代码跟研发对齐思路、甚至写简单的自动化工具给自己提效。今天不聊面试题，聊聊我怎么让AI给我写出能跑的代码。一、先说结论：我用AI写代码的频率有多高？每天。作为PM，我日常需要：从Hive里取数分析（写SQL）处理Excel搞不定的数据（写Python脚本）快速验证一个想法是否可行（写Demo级别的代码）甚至写一些自动化脚本，让自己少加班以前这些事得排队等研发哥哥有空，现在？AI就是我的7x24小时专属程序员。 虽然它写的代码不一定完美，但把“...