4.1投递并约面4.2面试无手撕，30分钟，基本就是问实习和项目，外加点场景题，八股相对来说比较少主要是结合实习来问1、自我介绍2、AI生成代码速度快但质量不稳定，你会选择效率还是质量？为什么？3、平时写代码都用过什么AIcoding工具4、用这些工具写代码你感觉代码质量如何，可用性可行性怎么样，写完之后自己会去学习吗5、我看你简历用了实习公司内部的线程池，那Java原生线程池中的核心线程数和最大线程数如何根据业务场景来评估6、ThreadLocal内存泄漏7、引入TTL解决实习遇到的问题的核心原理8、Redission看门狗机制9、where a=1 and c=3，联合索引是abc，索引会生效吗，为什么，c不生效的话a会生效吗10、实习中这个业务用到了策略模式和工厂模式，那在Spring容器中你是怎么管理这些策略实现类的注入的，整个流程讲一下11、在商品详情页场景下，怎么解决缓存击穿热带key过期的问题，结合业务说解决方法12、G1垃圾回收器相对于CMS的优势是什么13、CAS的ABA问题解释一下，如何避免这个问题14、SpringBoot的自动装配原理15、实习的这个定时任务优化是怎么优化的，技术层面，数据库层面怎么优化的16、实习中SAP和数据库的数据同步是怎么处理的，怎么保证他唯一性和一致性并且不会出现脏数据17、实习业务除了用到了Redis锁防止并发问题，那在数据库层面你会怎么解决这个超卖价格覆盖呢，怎么设计18、举一个实习中具体优化查询的案例19、如果是让你做的这个需求的话·，你在做表设计的时候你会考虑这些索引的创建吗，还是发现问题之后再去优化呢20、你那个agent项目文档分块是怎么分块，为什么要这么分，有没有更好的分块方法21、除了项目的向量数据库还了解其他向量数据库吗，你为什么要选择这个向量数据库22、如果业务方向调整，AI的回答风格从严谨变到幽默，这个系统如何实现不重启就可以生效呢23、Nacos和Apollo了解吗24、Java怎么调用Python25、用过openclaw吗，用来干嘛（我说拿来炒股，面试官笑了，问我效果怎么样）26、openclaw除了炒股还能用到哪些场景呢27、AI动漫、AI短剧、AI漫剧了解多少28、AI除了内容创作之外还有其他作用吗29、反问：有二面吗30、反问：具体业务

顺便说一句，淘天 27 届暑期实习生还在持续招人，AI工程、算法等方向都有机会，感兴趣可以查看我关联的内推记录。最近集中看了一批 AI 相关的校招简历，有个感受越来越明显：不是大家项目差距很大，而是简历呈现方式差距特别大。你会发现，候选人做的内容往往高度相似：大模型应用、RAG、知识库问答、Agent、多轮对话、Prompt 优化……甚至连技术组合都很像：Python、LangChain、向量库、FastAPI、React。可同样一类项目，有些人写完以后让人觉得“这个同学是真的做过，也想明白了”，有些人则像把一串名词拼在一起，读完只留下几个框架名。问题通常不在项目，而在你怎么把项目写出来。1....

一共两道题（时间60min）第一题就是简单的求两数之和 （力扣热一）第二题应该是树形结构节点打印（没写出来）import java.net.SocketTimeoutException;import java.util.Arrays;import java.util.List;// 必须定义 `ShowMeBug` 入口类和 `public static void main(String[] args)` 入口方法public class ShowMeBug {static class Node {int id;int parentId;String name;public Node(int id, int parentId, String name) {this.id = id;this.parentId = parentId;this.name = name;}}public static void main(String[] args) {List nodeList = Arrays.asList(new Node(1, 0, "AA"),new Node(2, 1, "BB"),new Node(3, 1, "CC"),new Node(4, 3, "DD"),new Node(5, 3, "EE"),new Node(6, 2, "FF"),new Node(7, 2, "GG"),new Node(8, 4, "HH"),new Node(9, 5, "II"),new Node(10, 0, "JJ"),new Node(11, 10, "KK"),new Node(12, 10, "LL"),new Node(13, 12, "MM"),new Node(14, 13, "NN"),new Node(15, 14, "OO"));print(nodeList);}public static void print(List nodeList) {}}在showmebug上作答输出的结果是树状结构的字符串

1、自我介绍我主要做的是大模型应用开发和 NLP 相关工作，技术栈以 Python 和 Java 为主。平时做得比较多的是 RAG、知识库问答、Agent 流程编排、数据清洗、信息抽取和模型服务化部署。之前接触过 FAQ 问答、命名实体识别、文本处理、检索召回优化、多轮对话上下文管理这些方向，也做过一些评测和效果优化工作。我希望找一份偏大模型应用落地的岗位，把模型能力和业务场景结合起来，重点做效果、工程和稳定性的平衡。2、实习经历3、RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的优化一般可以分成数据侧、检索侧、重排侧、上下文构造侧和生成侧。数据侧主要是文档清洗、去噪、切 chunk、补充...