投的是智能驾驶测试实习生，面试前半个小时HR临时打电话说改了岗位是系统运维。晕。。面试官是上海那边总部的。1.自我介绍2.为了这个岗位做了哪些准备3.*的区别 （不是很会）4.测试用例怎么编写5.你认为什么样的测试需要自动化，什么样的要手动（回答的不太好，面试官也直接给了正确回答）6.实习主要工作80%软件，20%硬件。软件方面三个方向可选：测试用例，技术支持，还有一个忘了。硬件主要就是固件的刷新，测试台架（即用来模拟车辆软硬件运行环境的测试平台）的软硬件。7.团队名字是测试运维团队，部门是芯片部门，前身是智能硬件部门，AD（Autonomous Driving）部门8.工作环境是在实验室，不上车路测，那是整车部门做的。不是100%在实验室，同时会有100多台台架需要测试9.反问：对实习生的培养路径是怎样的？有没有机会接触更深的内容？前三个月有一对一的导师带教，代码是对实习生开放的，对实习生有75%的硬性指标，就是工作范围之内的任务，可以理解成KPI，还有25%是自己私下可以学习一些其他的，实习肯定是要学到一些东西有所收获的10.前面说的三个方向是可以选的，每个人的条件不一样，工作应该更偏向于测试，部门用的测试框架是pytest，蔚来内部自创的，跟官方的有点区别11.对面试表现感觉怎么样，因为做的是智能驾驶测试实习生的面试准备，面试前半个小时临时改了岗位，因为智驾岗位有在面试流程中的人工智能，大数据专业的可能更适合？比预期要高，回答比较全面，意料之外。12.蔚来的ai的看法和态度？没有什么态度，就像吃饭喝水一样再平常不过，如果非要说个态度就是拥抱AI。13.对于AI编程工具的使用情况？都在用AI，测试之类的大部分都是AI生成+人工审核，运维这方向考虑到涉及的权限和安全问题，还是主要人工14.平时主要工作可能更偏测试，硬件的话有基础要有动手能力更好，需要动手例如焊接电阻电容这种，遇到复杂的解决不了的可以对接硬件工程师面试结束，预计20分钟，实际面试45分钟已收到二面HR面

最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 8 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 蚂蚁｜暑期实习｜未知日期：2026-04-24关键词：Agent面经难度：4 星标签：技术面技术栈：Java、Spring Boot、AOP、JDK 8、G1、ZGC、MySQL、Redis面经总结本场面试以 Java 后端基础、数据库与网络场景题、AI Agent 项目深挖及 AI Coding 认知为核心。高频问题【并发与多线程】线程池的核心构造参数有哪些？【并发与多线程】一个有队列的线程池，请求不断进来，说说线程池内部的执行逻辑？【编程语言特性】平时用什么 JDK 版本？【操作系统】JDK 8 的垃圾...

1. 自我介绍，结合一个复杂项目讲清楚你负责的核心链路2. SSE 是怎么实现的，服务端和客户端分别要做什么SSE 本质上是服务端基于 HTTP 长连接向客户端持续推送文本事件。客户端通过 EventSource 发起请求，服务端返回 Content-Type: text/event-stream，然后按照 SSE 规定的格式不断写入数据。每条消息通常由 event、id、data 组成，消息之间用空行分隔。SSE 适合 AI 流式输出、任务进度推送、实时日志、诊断过程展示这类服务端单向推送场景。它比 WebSocket 简单，浏览器原生支持自动重连，但不适合强双向通信。如果后端经过 Ngin...

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. 你有没有接触过自动化测试？了解哪些测试框架（Python 或其他语言）？2. 你在A公司做的 AI 平台整体是干什么的？3. 你说的孤儿资源清理具体是怎么实现的？4. 你是怎么判断一个资源是孤儿资源的？5. 这个过程是基于全量扫描，还是事件驱动？具体怎么做的？6. Watch 和数据库同步这一套是怎么设计的？有没有一致性问题？7. 你的事件处理链路是怎样的？有没有用 Kafka？为什么用 / 不用？8. 你在B公司做的 Agent 核心是做什么的？解决了什么问题？9. 这个 Agent 实际是在部署什么？是服务、脚本还是其他东西？10. Agent 是中心化部署还是每台机器一个？为什么这么设计？11. Agent 和 Jenkins 的关系是什么？谁负责调度，谁负责执行？12. Agent 的所有动作是不是最终都是通过 Jenkins 来执行的？13. Jenkins 执行完之后，怎么和 Agent 做状态同步或结果回传？14. 既然 Jenkins 本身就能做自动化，为什么还要做一个 Agent？15. 用户在 Jenkins 上最容易填错哪些参数？为什么？16. 能不能完全不让用户填参数，让系统自动完成？为什么做不到？17. 如果 Jenkins 已经可以完成这些事情，引入 Agent / AI 的价值在哪里？18. 如果让你设计一个自动拉日志的 Agent，你整体流程是怎样的？19. 有3台Linux机器，日志路径不统一，而且是二进制日志，需要解析，你怎么设计？20. IP/Port 固定，但 SSH 密码会随软件版本变化，这个你怎么处理？21. 不同业务的人要不同日志路径，你怎么做管理？22. 用户不愿意维护配置表，你怎么让用户输入，同时系统自动沉淀规则？23. 日志解析涉及不同格式、工具、版本，这一块怎么设计？24. 如果这个 Agent 要扩展到自动检测、排障、自动化能力，架构怎么演进？25. 在完全没有规范流程、系统很混乱的情况下，你怎么落地这个 Agent？手撕：第二大的数字，不能用既有函数。

base上海 岗位是工具链云平台全栈开发实习生大概面了一个小时左右 前后端以及ai都有涉及后端：用户点击下单后，库存是什么时候扣的？下单和支付分别处于什么阶段？是不是在用户还没支付时就先扣掉库存了？如果有人恶意下单、不付款、不取消，会不会长期占用库存？你怎么处理库存释放问题？你们为什么用 Kafka，为什么不用 RabbitMQ 或其他更轻量的 MQ，你理解里 Kafka 和 RabbitMQ 的最大区别是什么？什么是缓存击穿、穿透？布隆过滤器的作用是什么、底层结构是什么、大小一般怎么设置，布隆过滤器大小和商品量 、用户量、 订单量有什么关系？在 Spring Boot 启动完成后，如果想自动做缓存预热，怎么实现，怎么监听容器启动完成这个事件？Java 线程池一般用哪个类、在 Spring Boot 里怎么配置线程池？配完线程池后，线程会不会立刻创建？没有任务后线程是否一直保留？常用 Linux 命令、git命令前端：你的前端是自学的，还是在项目里真实做过？为什么学 Vue，没学 React？你对 Vue / Vue3 了解深不深？Vue3 生命周期有哪些？除了 Element UI 还用过哪些组件库？你知不知道栅格系统？什么是响应式单页面？ai闲聊 20分钟职业规划闲聊10分钟

📍面试公司：蔚来🕐面试时间：1小时💻面试岗位：c++软件开发❓面试问题：问了很多关于c++和Linux相关的知识，比如：malloc和new在申请内存失败时各自的做法；常量指针和指针常量的区别；纯虚函数的作用；进程间通信的方式和特点等等。🙌面试感想：遇到了位好面试官，不太清楚的部分，面试官会进行讲解，从面试中发现了自己的很多不足。

1、自我介绍 2、3min2、面试官介绍部门，说之前的jd有点老了，现在部门主要是做内部的ai提效工具 3min3、我反问说主要是用ai做自动化测试（因为jd里提到很多测试的内容）还是说用ai写代码。面试官说都有4、拷打第一个项目。问我为什么想做一个舞蹈训练平台。他好像对姿态分析那块很好奇，我只说了个大概，用mediapose做姿态识别人体节点，再用向量余弦比较相似度，返回一个实时的相似度分数以及一个最终的评分，再用llm生成一个总结性的建议。面试官感觉我说的不是很清楚，一直问我具体的数据结构，还问我这个实时性是不是真的实时，以及如果出现了一个动作错了会不会导致后面一大串都很错…确实有道理，他是我面这么多场一面第一次这么细致的。我就说我只做了视频一开始的对齐，后面的确实还没考虑到。面试官建议说可以分段做姿态分析。5、拷打第二个项目。他说你这个rag的项目看起来挺简单的（好吧我自己做的时候感觉想法还蛮有创意的嘞），说这个项目是用来做什么的？（他好像很关注项目的实用性）我就扯传统RAG难以解决跨文档检索、可能语义断裂，引出来语义图谱GraphRAG的构建过程，然后还做了溯源，方便查文献blabla你这个路由是怎么设计的？LangGraph的链路是啥样的？6、手撕：第K大的数差点差点忘了怎么建堆，还好最后出来了7、ai场景题：”我这儿有很多不同格式的日志、文档，格式各不相同且分散在各处、中间的解析还可能出现问题，如何通过ai来提取出车速这个字段（车速也有可能命名各不相同）“（唉好抽象完全没听懂又给我讲了一遍，我就先问就抽取这一个字段有必要用到ai嘛哈哈哈哈哈）”我只是假设，也可能要抽取其他字段。“emmmmmmmmm那可能要首先统一一下数据格式，比如都统一成json或者字典”对，然后呢“emmmmmm主包实在想不出怎么回答，就开始套RAG，大概是要分成预处理层、在线问答层、想加的话可以加个评估层，然后ATO循环，直到回答正确。然后说了说RAG每层的大概流程，真没招了，只会扯这些。8、”如果上面的问题用OpenClaw呢，要求在问题可能会有点模糊的情况下也可以返回答案？“（我简直要汗流浃背了，openclaw原来还可以干这个吗）我感觉有点奇怪，就先说我理解的OpenClaw的优势 一个是可以接IM、一个是有强大的本地权限，这个用户他有这么大的权限吗”有的，或者说我设置个权限的弹窗，这个很好解决的“emmm真不知道咋回答了，就硬着头皮说首先肯定要把用户模糊的问题确定化，预先设置一些可能的其他情况，模糊的问题咱不能掌控，可以量化的问题一定得先做好，（在线扶额，实在编不下去了）”这个问题你想的可能比较简单，但现实执行起来还是有点复杂的，涉及到很多人员的问题，比如这个资料你得去找不同的人要啊“（剩下面试官说的没听懂9、反问后续面试流程组里人员情况平时开发用什么ai工具，他们买了企业版copilot，竟然还自研了蔚来的Claw（真开始全员Claw了总共55min，没有八股的面试还挺爽的哈哈哈，就是听不懂面试官的场景题（苦笑）

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. SSE怎么实现的？2. RabbitMQ怎么保证时序性？3. 介绍一下IOC和AOP4. 介绍一下Bean的生命周期。5. Redis的持久化策略。6. 说说Mysql的引擎。7. 场景题：a,b,c的联合索引，只查a,c，会走联合索引吗？8. 介绍一下JVM内存结构。9. 手撕：欢乐数（LeetCode 202，ACM风格）

1. 介绍一下你做过的项目，挑一个你最有代表性的详细讲一下答：我会优先挑一个和嵌入式强相关、并且自己参与度最高的项目来讲，不建议把项目讲成“功能介绍”，而是要讲清楚自己具体做了什么。可以按照下面这个结构回答：项目背景先说项目是做什么的，比如智能小车、控制板、采集系统、机器人、车载节点或者某个比赛作品。再说项目解决什么问题，应用场景是什么。我的职责负责哪一部分硬件和软件。比如负责底层驱动、通信协议、任务调度、传感器数据采集、控制算法、上位机联调等。技术方案用了什么主控，比如 STM32、ESP32、NXP、TI。外设接口有哪些，比如 UART、CAN、SPI、I2C、ADC、PWM。软件架构是裸...

1. 什么是 Agent 和 MCP？它们在 AI 系统中如何协同工作？答案：MCP（Multi-Component Planner）：将复杂任务拆解为多个子任务，负责调度和协调任务顺序，优化资源使用。Agent：执行具体子任务的实体模块，通常独立完成计算或操作。协同工作流程：用户输入 → 系统理解意图 → MCP 拆解任务 → 分配给 Agent → Agent 执行 → MCP 汇总结果 → 输出给用户。特点：MCP 负责宏观规划，Agent 负责微观执行，可实现多任务并发处理和自动化。2. 请设计一个 Prompt，让 LLM 生成一个支持多线程并发、异步 I/O 的 C++11 服务器...

2026.4.2 感谢信2026.3.19纯KPI面试，25min，无算法题，不开摄像头，面试官提到需要语音经历的候选者1. 自我介绍2. 介绍研究生方向3. 如何提高GPU利用率4. 介绍实习5. 你了解目前的一些大模型吗（包括架构）？6. 是否了解音频相关的模型7. 手里的offer的情况

1. 说一下 volatile 的作用，它能保证线程安全吗？答：volatile 的核心作用是保证变量的可见性，并且在一定程度上禁止指令重排，但它不能保证复合操作的原子性，所以一般不能单独用来保证线程安全。可见性一个线程修改了 volatile 变量后，其他线程能够立刻看到最新值。它适合做状态标志位，比如“设备初始化完成”“接收到数据”等。禁止指令重排编译器和 CPU 在优化时可能会调整指令顺序。volatile 会在读写时加入内存屏障，避免关键步骤被乱序执行。不能保证原子性像 count++ 这种操作，本质上是“读-改-写”三步，不是原子操作。即使 count 是 volatile，多个线程...

日期：2026.3.26时长：约40mins面试官：算法工程师（也许是）面试岗位：算法工程师 实习岗工作地：上海内容1 面试官自我介绍2 （我）自我介绍（追问）实习时长？视实习jd而定，对于……，实习期大概在4-5个月3 简历询问a 学生期间的学习经历有什么？i  本科还是硕士？——》都介绍一下ii 本科期间学校对我们专业的培养目标是……，所以我们会学数学、化学、英语、机械、力学、……。在研究生期间，主要学习的课程可以自行选择，我的主修课程主要包括环境感知、智能导航、传感器、ai及深度学习、数学等课程，研究生的主要研究方向就是……。b 我看你的实习经历有一段……，当时就已经在做agent开发了吧？i  我认为严格意义上那不算agent，当时agent也没有现在这么火，更多的还是一个对内的ai助手demo开发，在功能上基本可用。b（追问）那你对ai了解多少，与llm和agent相关的这些。ii 对于llm还有agent的一些基本原理的概念性东西还是有一定程度了解，比如loRA微调、RLHF（是这个吗？其实我不太记得住这个词，可能当时说错了）、数据集、无监督学习、rag、a2a、skills、tool，Transformer等等。但是如果您问我我具体了解程度，那我只能说基本不了解。因为在我的预估和前期规划中，我的实习期从五月开始，这些东西的学习计划是放在四月的（确实是这样规划的）。那么在这之前，我主要做的是我的毕设和一些基础的学习，比如说强化学习的数学原理、经典强化学习算法、Attention、深度学习底层原理等等。之所以这样规划是因为这些东西是介于我毕设和预估中的实习涉及到的技术落地间的重要知识，需要有层次的递进学习，其次是我需要毕设做到一定程度导师才放实习，因此我的毕设进度大概是……。c 介绍一下你最了解的项目。i  我最了解的是我的毕设……。其中我这也是结合prompt engine做的，其中用于项目开发的skill也开源了。c（追问）你为什么选择PPO而不是其他的模型？你有做过对比吗？ii 我选PPO的原因很简单，首先是PPO相对来说非常成熟，其次是它对超参数不是那么敏感，这样我可以不太用耗费很多时间去调参，此外，ppo的代码实现相对来说也比较简洁，能有效减轻我的工作量，最重要的一点是ppo的鲁棒性相对较强，这个是我比较看中的，因为……。对于其他模型而言，比如TRPO，没记错的话TRPO的一大优点在于其理论上能保证策略性能的严格递增，这点也是很重要的，但是没记错的话，TRPO中有个温度系数还是什么超参数，这个超参数对最终的策略提升有重大影响，如果这个参数没调好，容易让策略走向在最优解附近大幅震荡或无法学习的两个极端，这其实是我不希望出现的。毕竟计算机计算精度始终有限，因此我选用一个算法的目的之一在于在有限的计算时间和计算资源的限制之内能最逼近和无线逼近最优解，因此尽管PPO在理论上的收敛性不如TRPO严谨，但是从实际表现来看ppo反而好不少，他就是我需要的算法。c（追问）你的项目不使用数据集来训练对吧？比如那种生成的数据是无法应用到你的项目中的？iii我的项目可以用数据集，强化学习有通过数据集预训练或者需要采样数据的算法，但是，但是，如果使用数据集，我怎么保证我采集到的数据比强化学习自己的策略更好呢？换句话说，这些数据集需要我再环境中自己去采集，人具有主观性，我不能保证我采集到的数据是没有偏差和人的主观偏好在其中，如果基于有偏差的数据进行训练，那么如何保证最终训练出来的策略是最优策略呢？当然我不是在否定这种方法，现在有很多基于数据集驱动的强化学习，若我采用了这种方法，我就需要考虑……系列问题，这会让我毕设的体量爆炸……。因此，在实际中应该结合现有条件进行选择，最适合的才是最好的。4 手撕一个字符串中包含空格和数字，要求不产生额外存储空间的情况，把所有的数字换到左边，同时字符串长度不变（空格放到末尾保留）。忘了这是力扣哪个题，用了双指针的思路，思路对的但是跑不过用例不知道为什么。5 反问a 算力资源？i （面试官所在的团队）有几张gpub ai coding额度资源？i 这些问问llm就行，实习生估计是没有的（我其实无所谓，常年开的有自己的coding账户）c 组织架构？或者团队的主要工作内容是？i （估计是组织架构不便透露）工作内容：i）基于cv的……检测ii）基于ai的……检测iii）基于ai llm的知识图谱构建（听到这眼前一亮）---------分界线---------大约面试结束30-40分钟左右接到hr电话电话内容总结：1 面试官那边总体满意2 jd是……（听到这觉得jd可以去）3 入职时间及实习期（算了一下，可以去）4 薪资5 手头offer确认（表明0 offer，给了就去，期间也会面其他公司，毕竟我知道这个实习岗没有hc，但打包票的是期间我不会跳走）

📍面试公司：蔚来🕐面试时间：2026.03.13💻面试岗位：大模型后训练❓面试问题：自我介绍实习时长，出勤频次薪资待遇🙌面试感想：BP老师很和蔼岗位不太match拒掉了offer

1. 你怎么理解 AI、LLM、大模型工作流、MCP、Agent、PromptAI 是一个更大的集合，机器学习、深度学习、计算机视觉、推荐系统、语音识别都算 AI。LLM 指的是大语言模型，是 AI 里专门处理自然语言、代码、推理、问答这类任务的一类基础模型。Prompt 就是给模型的输入指令设计，它决定模型如何理解任务、输出什么格式、遵循什么约束。Prompt 不是简单“提问”，更像是在给模型编排上下文和行为边界。工作流一般是把多个步骤串起来，比如意图识别、知识检索、工具调用、结果校验、格式化输出，它强调流程编排和稳定交付。Agent 比工作流再往前一步，它通常带有目标、自主决策、记忆、规划...

二编  一面过了——————————————————昨天晚上看了好多面经，基本都是八股+手撕组合。今天早上8点就起来准备，结果啥也没问。面试官介绍完他们那边的业务之后，让我自我介绍，我自我介绍之后，说看一下总结的技术文档（自我介绍有提到），然后看了一下之前做过的一个开源项目，也没问什么，就讲了几句客套话。然后让我发表一下对ai的看法（讲得很差），然后他讲的比我还多。整个面试下来，总体上他讲的比我还多比我还多多。引流

📍面试公司：蔚来🕐面试时间：2026.03.16💻面试岗位：大语言模型强化学习算法实习生❓面试问题：自我介绍项目经历1，拷打项目动机，方法细节，评测方式，遇到的难点和解决方式，提出的方法为什么有效强化学习算法理论基础，介绍PPO算法，算法计算公式，优点，训练流程，介绍GRPO算法，特点，优势有关强化学习算法的代码库，TRL，VERL，Ray等询问对于Agentic RL 的认识，其中可能存在的难点，答了算法侧的稀疏奖励问题和工程实现上各类工具的稳定性编程题，word1->word2的最小操作次数🙌面试感想：自我介绍吟唱时间太长，适当压缩为教育背景，研究背景，项目/实习经历的简单介...

1.自我介绍2.实习经历 关注做的难点有什么3.python相关，静态方法和类方法的区别 不会4.python哪些数据结构可变哪些不可变5.init和new方法区别这里面试官看出来我python基础弱了 开始问数据结构和算法。6.栈和队列区别，各举一个应用场景7.深搜广搜区别然后是数据库方面8.InnoDB的索引原理，这里我答的mysql的原理是B+树实现的，也不知道对不对9.手撕 合并有序数组，python实现多线程，两数之和三选一。面试官全程对我不感兴趣，感觉像被kpi了😢

1面30分钟14:00-14:301.自我介绍-ppt，介绍项目2.项目问题聊了挺久3.编队时遵循什么算法？领导跟随者是如何设计的？4.图像识别中用的什么方法，神经网络还是OpenCV？模型训练过程？5.是否了解智能驾驶，对智能驾驶了解哪些内容？6.能实习多久，说有实习6个月以上的要求。2面30分钟自我介绍实习经历项目经历深挖无八股无手撕ros知识询问3天后OC