滴滴这周刚入职，感觉还没太适应，美团这边又打来了电话，居然周六也能面，顺便面了一下，部门是核心本地商业下面的基础研发平台，总时长30分钟左右，无手撕。顺带一提，美团这个岗和我现在滴滴的岗干的活几乎一样，都是数据平台相关...你的Java是自学还是说专业课学的？这两个项目是你自己练手的，还是参与什么比赛或活动搞的？我看你这两个项目时间都挺长的，大概至少两个月左右，是做了一个比较长时间的学习是吧？那你挑一个介绍一下，具体做了哪些工作？找一个你觉得最有难度或最有代表性的。你们也是学了现在典型AI的用法，然后加了一些新花样进去。那你一开始做这个项目的时候，加了这些东西之后有测试过吗？或者说你做完这个工...

25个选择题，2个编程算法题选择题考察大模型比较多，其余少量前端知识题少量计算机网络，操作系统。编程题图片贴在下面。

也是聊为主，聊了ai coding，看了看面试前发的ai coding题。问了点计网的简单八股，也没手撕。ai coding注意最好把库表和前端也设计了，我是典型后端思维，面试官问我：可视化页面在哪，我直接傻了😭😭

1. 数据库更新操作失败了该怎么处理？有什么解决方案？2. WebSocket 和 HTTP 相比有什么优势、适用场景？3. 做这个智能菜品推荐Agent，项目最大挑战是什么？4. 智能Agent推荐的整体流程、设计思路是什么？5. Agent 和传统推荐算法相比优势在哪？6. 如何评估AI Agent的推荐效果？7. 大模型幻觉问题怎么解决？有什么优化思路？8. 为什么基于已有菜品数据库做推荐还会出现幻觉？9. 怎么从Prompt层面优化减少幻觉？10. 自媒体项目微服务架构用到哪些组件、服务怎么划分？11. Nacos底层原理了解吗？12. ES检索的原理是什么？为什么比MySQL查询快？13. 项目中的图片、静态资源怎么存储？14. 文章关联资源查询慢怎么优化？为什么要对文章ID建索引？15. 项目里线程池怎么使用的？了解底层细节吗？16. 线程池适用什么场景？作用是什么？17. 线程池核心参数有哪些？参数怎么设计、怎么配置？18. 线程池核心线程数依据什么设定？靠什么方式调优？19. 各类锁有哪些？共享锁、排他锁、同步锁了解吗？20. 同步锁适用什么场景？任务有执行顺序依赖怎么处理？21. 多线程场景下，有依赖的任务如何兼顾并发效率？22. JWT无状态认证在项目中具体怎么应用？23. 为什么要用ThreadLocal存储登录用户ID？24. ThreadLocal的key和引用类型是什么？什么时候需要手动释放？25. 手撕：K个一组翻转链表

1. 你可以先简单介绍一下你这个 IoT 这个平台的这个整体架构嘛，就是你从设备端到这个用户端大概完整的这个数数据流是怎么样的？2. 比如说你这个有一些设备注册啊，因为你是一个 IoT 的嘛。那个命令下发，那这个你觉得放在哪个层呢？那你们项目中有单独给这个划层吗？3. 你使用了这个若依框架是吧？它是一个什么框架？4. 权限管理它是怎么设计的5.你可以先简单介绍一下你这个对接API的过程嘛，然后中间比如说遇到了哪些问题，这个可以简单介绍一下。 然后是有没某一些 API，比如说你这种大 QPS 下，它可能会对你限流，有没有？ 那你有没有遇到过这种数据格式不统一的方式呢？6. 这个平台，如果这个平台你上面写的是依托这个平台支持了多设备，多协议设备的接入吗？假如这个平台它宕机了，会有对你的平台有影响吗？者说你这个，你的这个项目里面，对他这个外部的依赖，如果宕机了，会不会有一些容错或者兜底的一些方案呢？7. 看它在高负载情况下到底能到多少 QPS 有做过这个吗？8. 你这个 TP99 的这个抖动问题是怎么发现的呢？ 如何定位、排查慢SQL问题？如何分析并设计覆盖索引进行SQL优化？9.用WHERE ID大于XX解决深分页，ID是雪花自增吗？为什么不用连续自增？10. 项目的数据规模大概是多少？11. 概率推断智能体项目属于AI相关吗？12. 介绍项目整体架构，说明从传感器数据到最终决策的完整流程。13. 项目用贝叶斯网络进行建模了吗？14. 隐马尔可夫模型和粒子滤波为什么都要用？只用一个会有什么问题？15. 粒子滤波是为了解决什么问题？16. 两个模型每一步的计算复杂度是多少？17. 除覆盖索引外，还有哪些数据库优化方式？拿到大查询该从哪些方面优化？18. 项目用的MySQL引擎是什么？InnoDB基于什么实现？19. B树和B+树有什么区别？InnoDB为什么选用B+树？20. 项目中用到过Redis吗？Redis常用数据类型有哪些？21. 物联网设备为什么选MQTT，而不用Kafka等消息队列？MQTT有什么特征？22. MQTT需要客户端主动上报心跳吗？23.算法：leetcode86： 给定一个链表和目标值 x，严格保持节点原有相对顺序，将小于 x 的节点放在链表前面，大于等于 x 的节点放在后面。其实这期间还面了一场b站和汇川，但是b站面试出了一点小插曲，就没有录上，简单来说也是一面挂。

这个是4.30的面经 我一直没来得及整理1. 自我介绍，包括个人背景、经历，以及 AI 大模型如何融入学习和实践2. 使用 AI Coding 工具时遇到过什么问题，怎么解决答案：AI Coding 最大的问题不是不会写代码，而是它容易写出“看起来能跑但不符合项目约束”的代码。比如它会新增不必要的抽象层、改动无关文件、吞异常、遗漏权限校验、把敏感字段打进日志，或者生成一个和团队代码风格完全不同的实现。我的做法是先给它明确上下文和边界，不让它自由发挥。比如只允许修改指定文件，不允许改接口签名，不允许新增依赖，不允许修改数据库 schema。生成代码后，我会先看 diff，再跑测试，再重点 rev...

1.讲解一下如何基于ReAct架构开发的？2.通过什么方式去验证skill的提升效果，指标是什么？3.为什么使用布隆过滤器和ZSet数据结构呢？4.如何保证缓存一致性的？5.redis除了缓存还有什么应用场景？6.如何避免锁误删的情况？7.为什么要使用消息队列？8.如何保证只消费一次，不重复消费？9.如何保证消息队列的延迟消息？10.threadlocal是怎么使用的？原理是什么？为什么不是用线程id去作为key？11.使用threadlocal有什么最佳实践？为什么key被设计为弱饮用？12.讲解一下jvm内存结构？垃圾收集器？jvm调优参数？13.线程池怎么使用的？最大线程数是怎么设置的？...

一共七个题 但都很发散1: 自我介绍 项目相关2: websocket是怎么做的 怎么优化的，流失输出怎么做的 如果打字机呢，那如果截断或者json出错呢？ 前端怎么优化。3:git的常见命令，那如果冲突怎么去办，如果css变量命明冲突呢，怎么解决。4:url加载发生了什么，以及一些网络相关的http这种。5: 和同事怎么沟通最便捷，你在实习的时候怎么提升自己，怎么利用ai学习的，如何抗压。6: rag是干嘛的、langchain呢，agent，以及你如何优化。7: 对前端的看法….总结下来感觉美团的ai面问的很发散，而且老问怎么和同事沟通制定协议这种，感觉很泛

自我介绍MyNews项目是在快手实习期间的工作还是课余项目？该项目是基于开源项目改造的吗？具体做了哪些改造？MVP、MVC、MVVM 架构的区别是什么？MVP 架构相比 MVC 架构的优势是什么？为什么选择将项目重构为 MVP 架构？如何得出 Glide 图片加载性能提升 50% 的结论？Glide 除了缓存之外，还有哪些优化图片加载效率的方式？快手实习期间主要做了哪些工作？反编译抖音源码使用了什么工具？反编译过程中遇到了哪些混淆问题？如何解决？网络抓包时如何破解抖音的证书校验问题？抓包获取的抖音网络请求中，哪些信息对快手性能优化有帮助？抖音的 Protobuf 序列化格式相比 JSON 有什...

go简历投递的4.7 笔试acmcoder前面选择题涉及cpp, java,这两个都是代码段， 还有python torch用法第一题打卡表面上是快慢指针，实际上是数学问题，两个指针，一个先触发，每次1秒只走一格，一个t秒后触发，走x格，会在哪个位置相遇第二题贪心，当时不太会但其实是模板题目，直接sort右端点就行总体来说难度没有那么强，当时被美团，小红书，百度0ac吓哭了4.9 一面很简单，随便问了简历上一点问题，项目，还问了对联想的印象4.12 二面部门leader问对计算机的理解是什么，计算机从底层硬件到软件是怎样的流程，随便说说就行，（我：？）英文介绍：自我介绍自己，还有项目中最难的地方其他的忘了主要业务是做部门之间内TO B的，对外和对内都有的两个面试都是30分钟，没有任何python相关问题，目前已经排序一个月了，没有感谢信还在排，真不开奖吗已经9号了😭

项目背景与动机1. 能细节介绍一下你最近的多记忆健康问诊项目吗？（解决了什么问题、你担任什么角色、遇到什么难题）2. 这个项目是实习中做的还是自己开发的？3. 什么触动你去做这个项目？切入的初衷是什么？记忆系统设计1. 用一个例子解释一下你的 Memory 是怎么做的，以及怎么插入上下文的，怎么考虑上下文长度问题的？2. 你结构化信息和文本信息之间如何区分？会不会重复？3. 记忆冲突怎么解决？比如用户前后说了不同的过敏信息？4. 记忆是怎么写入上下文的？上下文从头到尾结构是怎样的？5. 上下文结构是不是：System Prompt + Memory + Tools Result + Conversation 这四个环节？6.上下文超长了怎么办？有没有考虑过上下文压缩？7. 压缩过程中会丢失工具调用历史，导致模型重复调用工具，这个问题怎么解决？RAG 与检索1. 为什么用 RAG 去检索 Memory？为什么用向量这种方式？2. Memory 的检索是分层次的吗？具体怎么设计的？3. 检索中遇到了什么痛点？4. 可观测性 / Trace5. 整个框架是很依赖埋点的，你觉得怎样的结构才能更好地追踪整个 Trace？6. 日志怎么结构化？为什么要这么结构化？7. 跨 Session 是否需要记录日志系统？AI Coding 能力考察给了一道股票买卖题，要求用文字描述问题背景、边界条件，并设计解题思路感想:项目深度不够，答得非常之烂，也是第一次遇到ai coding题，完全懵了，还要继续沉淀

自我介绍快手实习中反编译抖音源码的目的是什么？反编译抖音源码后有什么具体成果？快手内部性能分析工具 KPO 的操作流程是什么？从 KPO 性能分析报告中发现了哪些问题？针对低端机卡顿率波动提出了哪些优化策略？安卓系统闲置时的 AOT 编译如何提升 APP 性能？Glide 的三级缓存机制是怎样的？如何实现 LRU 算法？安卓四大组件分别是什么？各自的作用是什么？onTouch 方法的事件类型有哪些？onTouch 方法返回 false 时，onClick 事件是否会触发？安卓如何保证延迟发送的消息在立即消息之后执行？HTTP 和 HTTPS 的区别是什么？HTTPS 的加密流程是怎样的？Arr...

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1.redis滑动窗口 其它限流算法2.缓存旁路3.布隆过滤器4.rag的使用场景5.缓存key删除方案6.项目中的难点和挑战7.mcp open claw agent8.java基本类型9.linux常用命令10.线程池执行流程 参数怎么设置11.对各大厂商的ai的了解12.mysql 慢查询优化 最左前缀13.索引下推14.删除倒数第n个节点

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打1·如何判定某个元素已经被执行过了，怎么维护？2·VL模型和Grounding工具的执行链路？3·ReAct范式在其中的应用？4·DFS的过程有没有出现死循环的情况？怎么解决？5·维护轨迹多样性的时候怎么进行评分的？有没有进一步评测？2.问了几个简单的java八股1·了解哪些垃圾回收机制？2·mysql最多能存储多少数据？3·mysql的索引分类？4·mysql底层？为什么用b+树不用b树？3.最后问了一些ai coding相关1·ai coding的使用情况以及工具？2·介绍一下最近比较热门的agent？3·有没有自己创建过skill？创建skill遵循的原则？4·在使用claude code时候的心得和技巧？4.手撕：二叉树最大路径和

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.详细问了一篇论文的训练数据，用了多少算力，数据是构建的，reward 怎么设计的3.qwen3vl 和 qwen2.5vl 的一些八股4. 视频生成的经历中辅助 loss 怎么设计的，数据是怎么来的，以及一些 flow matching 的八股5.ai coding：面试前一天发邮件做完了，问是怎么让大模型解决这个问题的，有没有用过一些 ai coding 的产品，体验如何

发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.项目拷打3.场景题：如果让你做某种特定风格的文本生成，你会怎么做4.GRPO 和 PPO 的一些八股5.对最近的 openclaw 是否了解6. 手撕：三数之和

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.做项目的原因2.介绍下各种mq，为什么用rocketmq3.介绍下令牌桶，为什么用lua实现，介绍实现过程4.学技术的过程之中遇到什么问题5.Redis 和 RocketMQ 共同点和差异6.介绍下其他的MQ7.高并发优惠券秒杀专门设计不超卖又能扛得住性能问题8.Redis 基本数据类型9.ZSet的底层10.选择跳表原因11.Redis 如何处理缓存击穿12.索引失效常见情况13.ThreadLocal 是什么，ThreadLocal 常用方法 ，会遇到什么问题14.手撕：买卖股票的最佳时机Ⅱ（贪心和动态规划）

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.做项目的原因2.介绍下各种mq，为什么用rocketmq3.介绍下令牌桶，为什么用lua实现，介绍实现过程4.学技术的过程之中遇到什么问题5.Redis 和 RocketMQ 共同点和差异6.介绍下其他的MQ7.高并发优惠券秒杀专门设计不超卖又能扛得住性能问题8.Redis 基本数据类型9.ZSet的底层10.选择跳表原因11.Redis 如何处理缓存击穿12.索引失效常见情况13.ThreadLocal 是什么，ThreadLocal 常用方法 ，会遇到什么问题14.手撕：买卖股票的最佳时机Ⅱ（贪心和动态规划）

继续来分享下最近的面经~项目拷打八股:1.zset底层2.kafka消息不丢失，幂等实现3.缓存击穿下如何保证高一致与高性能4.其他都是偏场景，比如订单状态的流转优化aicoding:流程上是给出一个具体的需求，让你先针对这个需求提出自己的想法，然后把想法给ai写，ai实现后，让我读代码，问接下来优化的空间，然后再用提出的优化点去问ai，一直循环。