1. 自我介绍2. 介绍下你简历上这个项目3. 聊聊记忆系统模块设计，你会怎么拆记忆系统至少要拆成写入、索引、检索、融合和淘汰五层。写入层不是把所有对话都存下来，而是先判断值不值得记；索引层要同时支持按用户、会话、任务、实体和时间切片检索；检索层通常要把结构化过滤和语义召回结合起来；融合层负责把召回结果转成当前 prompt 可消费的上下文；淘汰层解决过期、冲突和污染。好的记忆系统不是“记得多”，而是“能在正确时刻拿回正确事实”。4. 记忆检索到底应该用 user_id、session_id，还是别的主键不能只用一个主键。session_id 更适合短期上下文恢复，能还原当前任务过程；user...

上一段实习刚结束三天面了快手olap引擎开发和美团大模型应用开发的日常实习快手这边主要聊ai怎么帮助你，还有怎么使用ai帮助开发，可能上段实习不对口不怎么聊具体内容，主要聊聊实习中怎么用ai做事。之后着重聊了聊cpp项目以及项目的功能如何扩展还有一些场景啥的。手撕一道dag遍历，好久没刷算法怎么都想不起来就让换了一道，换了一道不是hot100的，应该算中简单题，慌了实在不会写，果不其然挂了。可惜了，感觉前面聊的挺好的😡😡😡美团这边对上段实习挺感兴趣的，着重聊了聊实习中做了啥，感觉面试官了解到了我做的所有东西和细节。场景是设计agent啥的，还聊了聊skills、mcp之类的最后主要聊了聊cpp项目还有功能拓展，算法hot100，调了调拿下了。很舒服的一次面试，感觉面试官把我简历上展示的和我会的全部问完了🥲原本规划是辞掉实习学学数据库or存储之类的再转llm，也没想着能过了，没想到美团过两天直接oc了，有点惊讶，直接开转llm吧！😋timeline：4.8投递秒约4.13一面4.15oc下个月入职，gap一个月吧，不知道具体会做啥，希望能摸到预训练吧

发面经攒人品，具体组我就不说了，牛友有问题评论区留言我尽量解答。一面：4.14  主要就是项目穿插八股，我只记了自己没答出来的几个问题，供大家参考。redis中的I/O多路复用Reentrantlock中公平锁、非公平锁的实现举例滑动窗口限流怎么做的select,poll.epoll的具体实现细节手撕二叉搜索树转为双向链表(没撕出来换了个双向链表排序(又没撕出来，当时就觉得凉透了二面(一面后一天晚上七八点打电话oc)：约的4.17二面二面主要还是项目穿插八股，面试官问了项目的亮点(面试官明显面之前看过我简历，问题都是一个接一个，没有看简历再问的情况)，之后还问了能实习多久之类的手撕很简单，题目太长，明显非leetcode二面后约1h给口头offer祝大家顺利

继续来分享下最近的面经~项目+八股1.MySQL的索引2.事务的特性3.MySQL的隔离级别4.MVCC的实现5.kafka的执行原理6.kafka分区的好处7.kafka怎么保证可靠性8.缓存穿透怎么解决的9。描述一下秒杀的场景10.RAG知识库递归切分的过程，好处11.长期记忆怎么设计的12.向量嵌入模型的选型13.RAG的概念，流程14.RAG场景题15.问AI的发展对你有什么挑战和机会?

一、面试官问题清单（共24题）（一）AI相关问题（6题）1. 若AI回答出现错误/幻觉，有哪些优化方案？2. 常规AI Agent的核心组成模块/能力模块有哪些？3. AI Agent的记忆机制分为哪几类？4. 长期记忆和短期记忆分别有哪些？5. RAG属于长期记忆还是短期记忆？6. 是否了解React框架？（二）Java相关问题（7题）1. JDK 1.8中ConcurrentHashMap的底层实现原理？2. JVM运行时数据区域的组成部分？3. OOM（内存溢出）的排查思路？4. Java中sleep和wait方法的区别？5. synchronized的作用和底层原理？6. Volatile的作用和底层原理？7. MySQL事务的四大特性是什么？（三）数据库&缓存相关问题（4题）1. MySQL事务四大特性的实现方式？2. MySQL索引的底层数据结构？3. B+树的结构是怎样的？4. Redis中Zset的底层实现？5. 跳表的节点晋升机制是怎样的？（四）Spring相关问题（2题）1. Spring有哪些依赖注入的方式？2. Bean的作用域有哪些？（五）计算机网络相关问题（3题）1. 计算机网络5层协议模型及每层协议（可讲OSI七层模型）？2. Cookie和Session的区别？3. HTTPS如何保证安全性？4. HTTPS四次握手的流程？（六）算法题（1题）算法题 无重复字符的最长子串 哭死了一个地方一直没调出来，最后面试官让我讲下思路就下了ps:记错时间让面试官白等我8分钟，还是hr 打电话过来提醒才知道。真心向面试官道歉😭😭

4.16 测开 30min问题：1.自我介绍2.介绍实习的agent节点验证3.这个平台在市面上对标的是什么工具？4.主要是做这个编排能力的功能测试，是吧？5.整个编排能力里你们比较重点，测试的点和你觉得有风险的地方是哪？6.怎么去这个评估？以及你说的核心场景是啥？7.你测的是一个编排好的东西，还是说你测的是一个这个编排的平台的能力？8.是每一种类型的这个节点都要测，还是测不同类型的节点之间去编排的这种组合关系9.那你说的这个整体大的agent的是什么呢？具体是干什么的呢？其实 agent 能够做的场景还是比较多的，你是怎么去保证这个场景的丰富度和全面性的？10.实习过程中的前端缺陷检测工具构建的流程？11.你用大模型检测的这些规则跟我们常规用静态代码扫描的规则有什么区别？哪些是那个必须用大模型引入大模型才能做的？12.你像这种变量未定义的，为什么不能直接用这个静扫的规则去覆盖呢？13.大模型幻觉问题具体是怎么解决的呀？14.规则实验场功能其实是在做一个评测，是人工来干，还是说还是怎么干？评测过程是什么样的？15.你现在平时会用这个 AI 去写代码吗？16.反问更新：秒挂

🕐投递时间：3.22一面🕐面试时间：3.31❓面试问题：自我介绍项目的来源我看你的项目有些全栈居多，你是后端也有学吗前端职业规划如果要你设计一个图片拖拽，你会如何考虑纯js如何实现css如何设计还有什么优化的点聊项目 AI Chat，介绍一下它的开发背景，实现的程度如何有无调研过市面上主流的打字机输出的原理流式输出SSE的原理前端如何流式响应vue的nextTick的作用用了什么第三方服务，对比一下百度文心一言api与千问qwen与市面上投入使用的相比还有哪些不足IndexDB 与localstorage如何选型，有什么区别反问：部门业务 您觉得在工作中较为出色的同事有什么共同特质吗二面面...

面试公司：快手面试时间：4.10面试内容：一、自我介绍（3分钟+）二、实习项目拷打（20分钟+）：1.按照项目背景+成果描述实习经历2.解释一下cdn是什么，怎么用的？3.Guava在项目里是用来做什么的？4.直接用redis+mysql不行吗？5.如果使用hashmap做缓存，同时只有一个线程读和一个线程写，会不会有并发问题？6.这个热点key是通过什么来判断的？三、算法题（20分钟+）手撕快排（这题我起码写3遍了，可是脑子里当时想的是基于链表的归并分治搞的我直接宕机了，结果拼尽全力无法战胜，最后说了思路）面试感想：面试时间比较短，算法没a出来我就感觉这次必挂了，最可惜的还是这算法我写过，其他方面这次项目拷打就问了我简历上的一个小点，让我感觉有点像kpi，不过也让我体会到基础算法的重要性面试结果：不出意料的秒🐸🐸🐸🐸🐸🐸🐸🐸🐸🐸

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.日常开发过程中都用过哪些AI的工具来提升效率的，哪些更好用些，mcp、skill之类的?2.对前端有了解吗?有没有使用AI工具生成前后端代码的经历?是如何使用的?3.了解哪些规范驱动开发?(应该是问如何规范使用AI开发)4.讲一下如何设计提示词?有哪些设计原则?觉得系统提示词和用户提示词有什么区别?能把系统提示词放到用户提示词中吗?5.讲一下项目中知识库检索中有哪些亮点?问题改写如何做?为什么使用三层递进检索?6.怎么定义知识没检索到?(设置了一个召回率阈值)这个阈值如何设置?7.知识库检索准确率是多少?8.使用RAG过程觉得它有什么缺点?有哪些替代的技术?9.CICD介绍一下?

4.9投递 4.10约一面4.14一面面试35min1、自我介绍2、你说大一学Java大二就去找实习，为什么有这种想法3、你说你是自学的Java，学校应该有Java课程吧4、老师课堂上讲的Java课程和你自己学的有什么区别啊5、手撕：出了两道题，一个链表题一个两数之和，任选其一（我选了两数之和）6、JVM概念，有哪些东西构成7、除了运行时数据区那五个还有哪些组成部分8、JUC概念9、JUC包里有哪几类东西10、实现多线程有哪几种方式11、线程池用过吗，怎么用的12、具体用的哪个类型的线程池13、线程池的参数14、线程池执行原理（工作流程）15、线程池这个参数怎么设计，具体什么情况参数又该怎么设计呢16、为什么IO密集的情况要调大线程数呢17、那你实习用的公司封装好的线程池提交任务的方法叫什么还记得吗18、线程安全问题是什么意思19、实习或者写项目的时候有没有遇到过哪些令你印象深刻的问题吗，怎么解决的20、这个问题有引发你什么思考吗21、哪个技术栈你感觉了解的最深入，咱们来聊一聊22、Redis哪个部分了解的比较多23、Redis是单线程还是多线程的24、单线程和多线程有什么区别25、Redis做什么事的时候是单线程，什么时候是多线程呢26、Redis的持久化机制27、RDB和AOF具体在哪些场景适用呢28、上一段实习为啥不干了呢29、那你是觉得上一段实习带给你的挑战，你能学到的东西还是不够？30、反问：这个岗位总共几轮面试31、反问：具体什么业务

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.实习拷打2.拷打项目:针对长短期记忆，讲讲你是如何设计记忆的提取、压缩与冲突更新机制的？如果检测到用户存在极端情绪，你的Agent如何在不中断对话流的前提下进行干预？3.讲一下稠密向量与稀疏向量的区别，分别适合处理什么样的搜索需求？4.在向量化之前，为什么要对长文档进行切片？如果不切片会有什么后果？5.切片时设置重叠区域的作用是什么？这个比例你通常怎么来确定？6.余弦相似度和欧氏距离在衡量文本相似性时，各自的优缺点是什么？7.向量库检索出的Top-K结果，如果K值设置得过大，对后续的生成质量有哪些负面影响？8.为什么在初筛召回之后，还要加一个Rerank模型？能解决向量搜索哪些局限？9.如果文档发生了局部更新，如何通过增量索引来避免全量重新向量化？10.在RAG的生成阶段，如何在Prompt中设定边界条件来防止模型在没搜到内容时产生幻觉？11.调用大模型API时，为什么要使用asyncio异步编程？它在处理高并发请求时有何优势？12.你了解哪些大模型推理框架？SGLang相比vLLM的PagedAttention在推理延迟上有哪些优势？13.手撕：第k大元素

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1. 项目深度拷打2. SQL 题目：有一张学生表，请写出“查询年龄大于 30 岁、成绩最好的 10 个学生的 ID”的 SQL 语句。3. 针对上述 SQL，如果表中有 1000 万条记录，你会如何添加索引？考虑索引的先后顺序（如 age 在前还是 grade 在后）对性能的影响。4. 在百万/千万级大数据量下，为什么 WHERE age > 30 这种范围查询可能会导致 MySQL 优化器放弃使用索引？5. 手写代码：请实现一个三叉树的广度优先遍历（BFS）方法，打印节点值。6. 在 AI 时代，作为一名“工程师”与传统的“程序员”相比，在解决抽象问题和任务拆解能力上有哪些新的要求？

问简历 cutlass2.0 怎么实现grouped gemmfa3和fa4区别blackwell和hopper比有什么变化hang都有可能因为什么，分别要如何排查CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS能干什么，和launch bound什么关系寄

自我介绍 项目+八股1.MySQL的索引2.事务的特性3.MySQL的隔离级别4.MVCC的实现5.kafka的执行原理6.kafka分区的好处7.kafka怎么保证可靠性8.缓存穿透怎么解决的9.描述一下秒杀的场景10.RAG知识库递归切分的过程、好处11.长期记忆怎么设计的12.向量嵌入模型的选型13.RAG的概念，流程14.问AI的发展对你有什么挑战和机会？40分钟结束，无手撕，感觉是kpi面

大部分就是简单的中间件和八股，不过问的很深，有3点，牛友注意一下：1.数据库从建立连接开始，如何保证稳定性和性能，要从多个角度回答，这个只回答了五成左右2.Redis丢数据怎么办？这个问题我之前没考虑过，我完全不知道什么时候丢数据，这个要从主从复制和AOF刷盘角度回答3.lua在实现分布式锁比setnx的优点是什么？没想过这个问题，只回答了原子性更强PS：Redis不是完全基于跳表实现的，我记岔了，然后面试官有点坏，他也没否定我，然后就这这个基点继续往下问，然后我发现前后冲突了，我还不知道为啥，大概这三个问题导致我挂掉了。面试官感觉快40了，一直冷着脸，害怕手撕n-1个数字，数组有序， 0 到 n-1，少一个数字 ，找出来，比如0,1,2,3,5 return 4，用二分，做出来了

1. 自我介绍2. 项目拷打3. Reward Model 在对齐训练里扮演什么角色Reward Model 本质上是在学一个“人类更偏好什么”的可微近似函数。SFT 学的是“像人那样答”，RM 学的是“人更喜欢哪种答法”。它并不直接生成答案，而是给候选答案打分，把人类偏好从离散排序信号压进一个标量目标里，后续无论是 PPO 还是其他策略优化方法，核心都要依赖这个分数去推动模型往偏好更强的方向移动。RM 最大的价值不是替代人工，而是把人工偏好从逐条监督扩展成可批量泛化的训练信号。真正难的地方在于它很容易学到表面模式，比如更长、更像模板、更会说套话的答案可能被错判成更优，所以 RM 训练的上限很...

前几天面了大数据开发快手本地生活部门，面试还过了，问题如下1 先自我介绍一下2 挑几个你感觉做的很好的项目，说一下其中的亮点和技术难点3 能说一下目前湖仓各个技术架构，每个技术组件的优缺点，目前你们选的是哪一套4 看你实时经验丰富，能说一下你这边实时指标和技术细节吗，如何确保实时指标准确性，如何确保实时任务稳定可靠，如何实现指标计算准确问题5 flink一些八股，比如checkpoint，侧输出流，并行度，oom出现的原因6 离线的数仓数据域主题域怎么划分，你们这边各业务这些有交叉吗7 对于离线的基线和dqc怎么设置，一般都是怎么配置的8 对于starRocks用了哪些新特性，为啥这些新特性你们会用，解决了哪些问题9，有接触数据治理吗，治理了哪些，有哪些收益10 对于ai做的怎么样，平时开发会用ai吗，收益怎么样11 有啥需要找我了解的给我的感觉就是这个部门似乎在招一个技能全面的人，而且需要有全局的把控能力，薪资我准备要40*16，但我不打算去，面着玩玩，二面过了，估计要3面终面了

小红书PE  ⭐⭐⭐面试官真的很好，无论一面二面都不会打断你，会给予你一定提示，有问题也会指出引导你问答，实时性很强，强抓AI，面试反馈也不慢(每次被捞起来到其他部门都会重新做一次笔试有点恶心，扣一星)字节 IT部 ⭐⭐强度有些大，二面甚至被嘲笑了，说我表达不清啥的，有点压力，不过字节的好处就是反馈巨快字节 中国交易与广告 (oc)⭐⭐⭐部门巨大，体验未必贴合，一面体验很好算法会提示你去修改，二面猛猛往深问，wc是真顶不住啊。但进度很快(已oc)网易互娱 基础架构 ⭐想骂人，网易纯纯草台班子，一面双机位非说我摄像机角度咋咋咋有各种问题，最崩不住的是一面完了过了十几天，我看进度还在一面，打了HR电话，HR说把我忘了，赶紧约二面(我: ？？？)蚂蚁 国际 ⭐⭐⭐⭐面试体验很好，问的问题都很专业，很有针对性，基本无八股都是问实习和项目里的业务场景展开来说，(但是最后反馈跟我说希望与你共事，后面面试好好面，第二天挂了没绷住) 是本人觉得面的最好的一次还是挂，感觉是卡学历的携程 旅游事业部 ⭐⭐之前被携程🕊️过offer，本就没啥好感，面试基本是八股战士，问八股偏多，还有就是一些常问的场景题，感觉学历高 + 八股场景熟 基本是稳稳拿下美团 本地核心 (oc)⭐⭐⭐⭐⭐面试体验拉满，面试官都很好，和你有说有笑，一面面的比较基础，会聊天一样的问你让你不用怕 ，二面也是拿着AI coding 你写的东西跟你讨论然后问你，比较贴合实际业务，就算没面过也能学到很多，整体很好。快手 生活服务(oc) ⭐⭐⭐⭐⭐面试不会打断你，这个就已经很好了，会听你吟唱，面试问的问题也不会太难，都是根据你的实习和项目展开问的，二面可能会更加注重场景，八股会变少。总结: 其实从中厂到大厂的转变过程会发现，直接对八股的考察会越来越少，针对实习和项目的业务提问会展开的越来越多，自己要学会在有限的面试中丰富自己的话术，多面多总结，有自己的面试手册，别人的面经、技巧再怎么看都是根据别人的项目和实习总结出来的，效果肯定没有自己的那么好，反复打磨自己，总有你发光的一天！ 互勉。

📍面试公司：快手🕐面试时间：1h💻面试岗位：前端开发❓面试问题：1. 自我介绍2. 如何看待ai对前后端的冲击3. 看代码说结果function Foo() {this.a = 1;return {a: 4,b: 5,};}Foo.prototype.a = 6;Foo.prototype.b = 7;Foo.prototype.c = 8;let o = new Foo();console.log(o.a);console.log(o.b);console.log(o.c);4. Promise实现异步并发调度器5. 实现Promise.all6. 数组转树7. 实习里有技术难度的内容8. ai项目怎么保证输出结果一定正确9. 反问