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腾讯 实习 一面
日期:2026.3.23时长:约35mins面试官:算法工程师 / 产品经理 (具体不清楚,但是确实懂一定技术)面试岗位:技术研究 实习生内容1 自我介绍2 项目介绍i.  对你的XXX项目感兴趣,请你介绍一下:a 我这个项目是系列项目,第一个……,第二个……,第三个……。b 其中做的最深的是第四个,硕士毕业项目。其中,用了……,因为我更关注……。其中会面临……问题,针对这个问题的关键是……,因此我采用……实现……来解决。ii. 我对你项目中的……技术点感兴趣,请你介绍一下:a 采用这个主要考虑……,通过这个点能实现……,最终实现……效果。iii.你项目中另一个……技术点是什么,和你之前的有什么区别?a 这个的作用是……。为什么要这样考虑呢?是因为……,所以从这个角度看,我可以构建……,这样和……技术点是匹配的。那么这样这个技术点可以实现……,之前的技术点可以实现……,他们结合在一起可以实现……。iv.这个领域对于多智能体问题采用的经典方法是……,我观察到你也采用了这个方法,你的方法是否相比于其他人的同样的方法有优势?a 首先这个方法是……方法,选用这个方法是因为……。b 基于此,我不认为我的方法有特别的优势,或者说我不认为所有采用这个方法的项目较其他采用这个方法的项目会有优势,原因是这个方法是工业化的首选,其往往需要在有限的体量内解决问题,就算对其有改进,改进的工作量相比于最终获得的性能提升也是有一定的得不偿失。此外,考虑对方法进行改进并不是我们这个专业或方向的工作重点,我们更关注的是通过技术方法解决细化问题中的难点,也就是工程技术的具体应用与落地,至于方法的改进当然重要,但这个内容更可能是数学或计算机相关的关注重点。v .你做了这么多项目,是如何通过数据评价你的项目有效的?a 您是想问如何通过一些指标来量化评价项目的成效吗? --》 是b 对于这些项目的结果评价,需要一个第一性的原理支撑。我们的原理来自于……,从其中可以抽离出几个方面进行评价。具体是……。感觉这一部分没有特别深入技术的细节,很多都是项目设计的逻辑和完备性出发的问题。3 场景提问i.  你平时关注……吗?a 关注的,我特别关注……。ii .那么你应该也知道,在这个……中会有……。如果让你来设计一个……,你会如何通过你的技术栈来设计?a 首先,我认为……有不同的行为模式和目标。那么接受的状态可以包含……,然后采用分层设计,上层宏观决策……,比如要让这个做出……宏观行为,下层微观决策……,让……做出具体的……。b 最后在执行上,可以根据……动态调整,比如……我就……,反过来则加一些噪声或者添加随机化的参数……。这一部分感觉也不算很难,根据发的面试邮件的主题提前问问ai准备一下,有清晰的思路应该就没问题。4 反问a 对于这次面试,从您的角度出发是否有改进点?i.  没有什么特别的改进点,包括其他面试官和你提的也不一定都是你需要改进的,总之这个东西千人千面,我们更关注的是你是否与我们的项目match,是否一进来就有所产出(我理解的不是马上有产出,而是在一段时间之后真的在解决问题,而不是全在学习,所以最后可能有点言重了?我不清楚,但确实是这样说的)b 对于后续的面试流程,大概会在多长时间内进行?i.  就我接触到的,一般来说都在一周之内会有反馈,不论是进入到下一环节还是pass。c 如果我最终入职了相关岗位,实习生是否有相关的算力资源?i.  有的,这一块不用担心d 如果我最终入职了相关岗位,实习生是否有相关的ai Coding额度?i.  有的,你可以在网上搜一下,现在基本上每个人每年都配备了……额度,每个月……。整体来说感觉状态良好,无手撕。
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小红书暑期一面
岗位:【27届实习】Product Engineer-产品工程师(AI与全栈方向)-社区工程1. 自我介绍,然后可以重点说你觉得你比较有代表性的一段项目经历。我说的实习经历里的tab补全提示词那块的链路设计与重构。2. 【实习】我看这里还讲到用 workers KV 去做了一下 JWT 的鉴权这块我们是怎么迁移的?3. 【实习】那 workers KV 它的一致性模型是什么呀?比如说会不会出现一些边界的一些badcase?幸好准备了,是最终一致性。4. 【实习】那有什么解决方式方案吗?我说这里的业务场景能接受最终一致性。但我感觉应该不对5. 【实习】你们做了一个状态机来管理这个评论的生命周期,一个是这个状态机的状态和转移是什么样子的?然后另外我看我们这里有提到用了虚拟线程,就是采用虚拟线程的这个技术方案选型的原因是什么?6. 【实习】看我们这里还就是做了一些游标分页加乐观锁的一个优化。就是一个是在做游标分页和乐观锁之前,我们是怎么做的分页?然后跟之前的比如说一些普通的 offset 分页,游标分页它的优势是什么?7. 【项目】RAG混合检索策略怎么做的?召回的效果是如何评估的?8. 【项目】我们刚刚有提到做了一些 Chunk 切片的一些优化,那 Chunk 切片粒度它太大和太小,刚刚讲过,有可能有一些问题,就是如果它 chunk 切片粒度太大的话,它可能会造成什么样的问题?太小的话还可能造成什么样的问题?9. 【项目】看我们的 agent 这里我们同时用了 react 和 plan-execute-replan 的两种模式,然后是两种应用场景,我们简单介绍一下为什么做这样子的技术选型,以及这两种为什么要这样选,以及为什么要分别用在这两个对应的场景上。10. 【项目】比如说你的 RAG 系统里面是有很多相应的一些知识库文档,然后在实际的生产环境里面,我们可能 RAG 系统里的文档可能会有一些频繁的更新,或者说增删减,那如果出现这种情况,就是出现向量索引与原文不一致的这种情况,我们该怎么保证这种问题导致的一些错误呢?11. 【项目】展开讲我们的记忆系统是什么样子?12. 【项目】那如果我们有一个长期运行的一个agent,用户的对话可能长年累月,比如说需要数月或者一年多的一个累计的一个历史对话,就是对话的轮数很多很多很多,那我们在记忆系统上能做哪些优化?13. 我们的经历里面其实大部分是 AI 相关的加后端的一些经历,那你觉得你对于你自己没有前端经验这一个 gap 是怎么看待的?14. 刚也提到 vibe coding,就是我们平常就是日常使用的一些 coding 工具是哪些?15. 共享屏幕,vibe coding 一个极简版的小红书网页版,用户可以做图文笔记的发布,然后就是不管你的信息展示页面是什么样子,就瀑布流或者怎样,可以在首页的那个信息流里面展示出你发布出来的内容。16. 【八股】哈希碰撞会在什么情况下发生呢?17. 【八股】哈希碰撞出现之后,我们有什么样的处理方式呢?18. 【八股】讲一下 LRU CACHE 它是一种什么样的缓存策略?19. 【八股】如果 Redis 它经排查我们发现它的内存碎片率比较高,那可能的原因是什么?以及我们怎么排查和优化?唯一一个没答出来的,,,20. 我们要在工程环境里面落地一套基于大模型的一个企业知识的一个agent。就是按正常的做法,我们可能需要选择一些合适的方案,比如说选择合适的向量数据库去存储embedding,并且支持刚刚讲到一些相似度检索的一些功能。就是我们现在有一些主流的一些向量数据库,那我们在这种场景下一个是该怎么做向量数据库的一个选型?一个是如果需要优化一些检索召回的速度该怎么去优化?21. 【手撕】实现一个滑动窗口算法没写出来,面试官让实现伪代码,硬着头皮写了几行22. 对未来的一些 AI 的方向,你自己最感兴趣的是什么?23. 为现在很多 AI 相关的工具,你觉得对你自己的一些开发习惯上有什么大的一些改动吗?比如说我们之前是怎么样的?现在的一个工作流又是怎么样的?反问:1. 问团队业务主要是AI给各方面进行提效2. 和面试官聊 AI3. 表现有哪里不足面试官说:可能现在的面试流程都会有一道手写算法吧。我可能没有什么固定的算法题,我可能就会根据你的经历去出啊。然后还有就是大体的问题回答上我觉得没有什么大的问题,其他的问题回答上都没有什么问题。然后基础的后端的知识掌握,我觉得你是比较扎实。4. 几轮面试实习岗的话大概是 2 到 3 轮吧。有两轮技术面,然后这个可能也还会有一轮 HR 面。
我不能没有全麦🍞:为什么我的产品工程师一面说是ai coding,感觉完全没经验不知道咋准备
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