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目前楼主在一个地方国企实习。作为唯一的技术部实习生所以啥都干一点，前端代码、后端代码、监控运维部署，甚至是去机房调个简单的 linux 网络 IP 配置或者重装个系统的小事。最近在搞数据中台中数据服务层的源码排查和接口对接。无聊的时候压测了一下发现这个开源的框架里面里面有不少坑和优化空间，对运行时分析看到了很多有意思的情况。现在平时没事就改一改，和组长说了他也给我放权限开分支，这样之后简历上也好多写一点。技术栈主要是 java。虽然几位领导的私下沟通都有留用意向，但是楼主感觉地方还是太小了，上升空间也很有限，还是希望去大城市就业。最好是回长三角那里，越长大越想离家近了，而且难免会感觉有些孤军奋战。秋招的目标应该主要是基础平台建设开发 java 方向的中厂。之前学习使用 k8s 部署编排分布式集群，虽然做了一些有趣的小实验和存储设计，比如有状态的 hadoop 集群什么的，后续再做进一步的测试，因为这种就是数据一致性的一个很好的实验验证环境，会有很多新奇的特质。我最初是想做运维开发的，那些是我最初的热情所在，但后来觉得运维开发还是比较难走，而且吃经验，所以还是钻进了一个比较精细的模块，也就是 java。因为要实习到 6 月份，所以暑期实习就没有办法投递了，在想直接冲 8 月到 9 月的正式批，不确定这个时间节点够不够……因为已经坚定不打算考研了所以感觉有点鸭梨山大……又是一个思虑纷纷的晚上，也许直到尘埃落定之前仍然要经历这样的很多个夜晚，不过最近也感觉确实进步非常大，很多以为没用的八股在实际排查中也很有用，每天在能力边界和认知框架中不断做着一次次探底和拓宽，痛并快乐着。

1. 先做一下自我介绍，重点讲你做过的系统背景和你负责的核心链路2. 你在团队里主要负责哪部分，怎么证明这部分不是“打杂型开发”3. 你把整个系统架构讲一下，如果让我听完就能知道瓶颈可能在哪里4. 技术栈选型的时候你会怎么做取舍，尤其是 Redis 和消息队列为什么这么选选型不是比组件名气，而是比业务约束。Redis 适合做热点缓存、轻量状态、分布式协调和短期去重，但不适合承接强一致主数据；消息队列适合解耦、削峰和异步补偿，但不适合所有需要实时可见结果的主流程。真正的取舍点在于数据是否允许延迟、失败是否可补偿、顺序是否重要、消费是否要求可重放、以及业务能否接受最终一致。很多系统不是选错中间件，...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1. 项目拷打：深挖实习中的 AI Agent 架构与 Java 后端落地细节。2. Java 线程池如何自定义拒绝策略？（考察 RejectedExecutionHandler 接口实现）3. 场景题：QPS 为 100，平均响应时间（RT）为 100ms 的 IO 密集型场景，你会如何设置线程数？4. 动态调优：在不重启服务的情况下，如何动态调整线程池参数？结合配置中心（如 Nacos）的实现思路是什么？5. 线程池动态刷新时，是直接替换整个线程池对象，还是调用内部 API 修改？两者有何优劣？6. MySQL 分页查询（Deep Pagination）在数据量大时为什么会变慢？7. 子查询优化分页的原理是什么？在联合索引覆盖的情况下，子查询节省的开销是遍历、回表还是 CPU？8. 慢 SQL 排查：除了索引缺失和数据量大，还有哪些因素（如锁、连接池、长事务、系统负载）会导致 SQL 变慢？9. 线上发生 OOM（内存溢出）时的排查路径是什么？如何通过快照定位到具体的代码行？10. 详细描述你项目中的 Multi-Agent 三层架构（Router -> Manager -> Sub-Agent）的设计逻辑。11. 在 Agent 开发中，如何通过 Prompt 实现高效的指代消除和意图识别？12. 提示词工程高阶技巧：什么是思维链（CoT）和思维树（ToT）？它们分别适用什么场景？13. RAG 实战：你的文档切片（Chunking）策略是什么？如何处理 Markdown 等结构化文档？14. 检索优化：为什么在 Embedding 向量检索的基础上还要引入 BM25 关键词检索？15. 评估体系：如何客观评价 RAG 的效果？谈谈你对上下文忠诚度、答案相关度的理解。16. 模型决策：对于 200 组左右的固定 QA 知识库，你会选择 RAG、Lora 微调还是长上下文直接输入？17. 微调难点：在样本量极少的情况下，如何解决 Lora 微调容易出现的过拟合或欠拟合问题？

总有人不解：别人几分钟就能出结果，你为何要耗上一小时？几百行数据，AI 一键转换确实飞快，快到让人觉得高效又省心。可我始终清醒：速度可以交给机器，靠谱必须归于人心。AI 能快速提取，却无法替你甄别对错；能生成表格，却不能为结果负责。我经手的无数案例里，AI 输出常常缺行漏数、小数点错位、信息错乱，看似完整，实则暗藏风险。我多花的时间，不是慢，是在为数据兜底；多做的核对，不是多余，是在为信任负责。你要的或许只是 “做完”，而我追求的，是 “做对、做稳、做放心”。真正的专业，从不是比谁更快，而是比谁更靠谱。如果只追求速度而放弃严谨，这份事，我宁可不做。