一面 AI coding相关问题，讲实习和项目1.线程池的使用，好处是啥2.countdownlatch讲一下底层怎么实现的3.aqs讲一下4.多线程怎么做协调二面AI coding三道题，大部分时间都在讲这个和项目还有实习1.mcp怎么设计的2.redis和数据库不一致问题3.sql深分页问题4.向量检索策略

🕐面试时间：60min❓面试问题：前半小时正常问问题，后面ai coding自我介绍实习拷打，发现面试官之前也在那个公司工作过3年，参与过公司平台的创建，然后问我在实习过程中有触及到公司其他的产品或业务吗拷打项目，开发过程中有遇到什么难题，以后想怎么改善工作流和agent的区别，什么时候用哪个一个分布式系统，进程间通信的方式有哪些，哪个是最高效的（我答共享内存最高效,其他的方式还有信道，消息队列kafka，管道通信），如果是跨主机通信呢（我想不出其他的，只能想到消息队列中间件，还有通过http和rpc通信）突然扯到http 和rpc的区别，为什么公司选择rpc，rpc为什么快（没答上来，让面...

美团后端开发实习一面面经总计七十分钟，面试官人挺好的，全程很有耐心。就是我自己基础太薄弱，很多八股都回答得很模糊，一遇到追问就露馅了。一、 项目拷打问了高并发下怎么做防重设计？系统的 QPS 瓶颈在哪里？如果落库失败怎么处理数据一致性？二、 计算机网络 & 操作系统1. HTTP： HTTP 1.1 版本有什么比较重要的新特性？2. TCP： TCP 链接复用问题：如果电脑开了一个浏览器，先后打开两个相同的网页标签，它们用的 TCP 链接是同一个吗        如果用不同的浏览器打开呢？3.Linux： 了解 Linux 的线程模型吗？了解多路复用函数（如 select, poll, epoll）吗？4.OS理论： 操作系统中，“并发（Concurrency）”和“并行（Parallelism）”有什么区别？它们在系统处理器视角下分    别是什么意思？三、 Java 基础 & 并发编程 (JUC)1. 面向对象： 封装、继承、多态。其中 protected 修饰符的访问规则是怎样的？2. Object类： Object 类提供了哪些基本的函数？3. 线程通信： wait() 函数和 Thread.sleep() 有什么区别？4. 线程池原理： 线程池的核心参数有哪些？5. 线程池场景： 核心线程数为2，最大线程数为4，队列容量为10。当任务不断进来时，线程池的分配和创建逻辑是怎样的？6. 线程池参数设置： 针对 CPU 密集型任务和 IO 密集型任务，线程池大小应该怎么设置？7. 追问： 为什么 IO 密集型通常设为 2N？如果两个 IO 任务耗时差异很大（比如一个是500ms，一个是50ms），设置原则上有什么差异？8. 线程池拒绝策略： 了解哪些拒绝策略？四、 JVM & 框架1. JVM： JVM 和 GC 了解过吗？平时这些底层知识是怎么学习的？2. Spring： Spring Boot 和 Spring 框架有什么区别？3. IOC： 依赖注入时，@Autowired 和 @Resource 有什么区别？它们分别是谁约定/提供的？4. Web组件： 拦截器（Interceptor）和过滤器（Filter）的执行顺序是怎样的？具体有什么差异？5. AOP： AOP 动态代理在不同的场景下有哪些实现机制？五、 数据库 & 中间件 (MySQL, MQ, Redis)1. MySQL底层： InnoDB 引擎中，主键使用自增 BigInt 和使用 UUID，在性能上有什么差异？追问： 如果是通过主键精确查询（id = xxx），自增 ID 和 UUID 有区别吗？2. MQ： 消息队列有多个分区（Partition），但某些场景下必须要保证“顺序消费”，如何实现？（例如 A 消息和 B 消息分别进了不同分区，如何保证顺序）3. Redis 容量评估： 如果现在上一个新需求，数据结构确定了，数据量级也确定了，怎么评估存储这些数据所需的 Redis     内存空间是否足够？4. 底层原理： Redis 是用 C 语言写的，你知道怎么计算一个 C 语言结构体（Struct）占用的内存空间大小吗？六、 算法题很简单的一个反转链表（LeetCode 206）。要求： 必须用 递归 和 迭代 两种方法分别写出来。

春招技术岗笔试、面试正在进入AI Coding时代——不再只考LeetCode算法，而是直接考察AI工具使用、大模型编程、机器学习工程实现、AI辅助开发能力。蚂蚁集团率先把AI Coding定为算法/研发岗笔试必考题，直接刷掉大批只会纯算法、不懂AI工程的同学。不止蚂蚁，字节、腾讯、百度、华为、美团、拼多多、快手、微软、OpenAI、智谱AI等大厂/AI公司，2026春招已全面加入AI Coding考察。今天一次性讲透：哪些公司考、考什么、蚂蚁难度有多高、怎么准备、简历怎么加分，帮你避开雷区、一次上岸。一、蚂蚁AI Coding笔试：为什么大家都说难？2026春招蚂蚁算法岗笔试3题必含1道AI Coding，研发岗也高频出现。考生普遍反馈：比传统LeetCode难2倍，完全没准备就会直接空白。蚂蚁AI Coding典型题型（2026真题）1. ML工程实现题用numpy/pandas/sklearn实现单层GraphSAGE、KMeans聚类、PCA降维、逻辑回归流水线，必须写出可运行代码，不能只讲原理。坑：参数、数据格式、fit/transform顺序、稀疏矩阵处理，一步错全错。2. 大模型调用题用Qwen/GLM API实现代码生成、自动Debug、文本分类、语义匹配，处理prompt、异常、流式输出、上下文管理。3. AI+算法综合题大数运算+AI特征工程、字符串处理+嵌入表示、贪心/动态规划+模型预测结合。为什么难？- 纯算法选手完全不适应：会DP不会sklearn，会数学不会工程。- 时间极紧：3题90分钟，AI题要写完整Pipeline，容易来不及。- 只能Python：C++/Java没用，必须熟ML库。- 细节决定一切：少个reshape、错个axis直接0分。很多同学笔试挂在AI Coding，不是能力不行，是没练过、没准备、简历没AI项目。二、2026春招：全面考察AI Coding的公司清单（必收藏）1）互联网大厂（必看）- 蚂蚁集团 / 阿里巴巴：算法岗必考AI Coding；研发/测试岗高频；Qwen大模型相关岗深度考察。- 字节跳动：抖音/飞书/火山引擎，一面/二面手写AI辅助代码、模型推理、Trae IDE使用。- 百度：文心快码（Comate）、ERNIE开发岗，考AI代码生成、插件开发、私有化部署。- 腾讯：微信/AI Lab，考PyTorch/TensorRT推理、LLM微调、AI工程化。- 华为：码道CodeArts、盘古大模型，考AI编程、模型压缩、昇腾适配。- 美团/拼多多/快手：推荐/广告/风控岗，笔试+面试必考ML Coding、特征工程。2）AI大模型公司（重点）- 智谱AI：GLM-5、CodeGLM，全流程AI Coding、多模态编程、Agent开发。- 科大讯飞：星火iFlyCode，语音交互编程、代码智能体、行业AI应用 。- 月之暗面（Kimi）：长上下文代码、长文档分析、AI调试。- 九章云极（Alaya Code）：AI编程平台，考全链路AI开发、多模型切换。- OpenAI / 微软：GPT、Claude、GitHub Copilot，考AI辅助开发、Agent、代码生成 。3）金融/云服务/垂直AI- 恒生电子、同花顺：量化、金融AI，考AI策略、数据处理。- 阿里云、火山方舟：AI Coding Plan、模型服务，考平台使用、API工程。- 金山办公、新炬网络：低代码+AI、运维AI编程。一句话总结：2026春招，技术岗不考AI Coding的公司已经很少了。三、AI Coding到底考察什么能力？（不是考你背模型）1. AI工具熟练度：Copilot/Cursor/文心快码/Alaya Code使用、提示词、Debug。2. ML工程能力：numpy/pandas/sklearn/PyTorch熟练、数据Pipeline、模型训练/评估/部署。3. 大模型应用：API调用、prompt、上下文、流式输出、错误处理。4. AI+业务结合：推荐/搜索/NLP/风控场景下AI代码落地。5. 工程规范：可运行、可维护、注释、测试、性能。本质：从“会算法”升级到“会用AI做开发”。四、春招AI Coding怎么准备？（30天速成路线）1. 刷蚂蚁/字节真题重点练：GraphSAGE、聚类、PCA、逻辑回归、XGBoost、LLM API。2. 死磕3件套numpy（矩阵）、pandas（特征）、sklearn（模型），每天1小时练完整Pipeline。3. AI工具必须用起来日常写代码用Cursor、文心快码、Alaya Code，习惯AI辅助开发。4. 简历必须加AI项目这是最关键一步：没有AI项目，面试直接弱一档。五、品牌露出：AI Coding时代，简历才是底气很多同学笔试面试挂在AI Coding，根本原因是：简历看起来就不像是做AI开发的。HR/面试官看到你简历只有传统项目，直接默认你AI能力弱，笔试往难了出。春招赢家都在做一件事：用AI工具把简历升级成“AI Coding向”。身边大量同学用泡泡小程序AiCV简历王重构简历：- 把普通项目→AI辅助开发项目- 把打杂→AI特征工程、模型推理、代码生成- 把流水账→可量化AI成果：效率提升、准确率、性能优化简历一更新，面试率明显上升、AI Coding提问更友好、薪资议价更有底气。AI时代，简历就是你的AI能力名片。不会包装AI经历，笔试再努力也容易被刷。六、写给正在春招的你2026春招已经不是“算法刷题大战”，而是AI Coding能力大战。蚂蚁难、字节严、百度卷，但机会也更偏向会AI、懂工程、有准备的人。你不需要成为大模型专家，但必须：- 会用AI工具写代码- 会用ML库实现简单模型- 会调LLM API做应用- 简历上有AI相关项目别再只刷LeetCode了——AI Coding正在淘汰纯算法选手。从今天起，练AI工程、更要把简历改成AI向。最后一句话：春招很苦，但AI是放大器。会用AI、会展示AI，你就能比别人快一步上岸。