快手AI agent开发实习一面

牛友们注意了，能写进简历的 AI 项目，至少得满足这三点：第一，有明确的任务场景和输入输出第二，系统可自动运行，无需人力维护第三，解决了某个实际问题很多人做了个小 AI demo，就急着在简历上写 “主导某某 Agent 系统”，结果一面聊下来，项目既不成型、跑不通，更谈不上闭环。我招人看项目经历时就遇到过这种情况：有个同学写了 “多轮对话 Agent 系统”，但被问到 “系统在哪用？触发条件是什么？对话上下文怎么保存？Agent 之间怎么分配任务？” 时完全答不上来 —— 其实这个系统就一段 prompt，用户每次都要手动输入一串命令，根本没有完整流程，更谈不上调度。反过来，另一个看起来没那么 “技术炫酷” 的项目反而更亮眼：一个 AI 写 OKR 的小工具。针对公司每季度填 OKR 的需求，这位同学写了个不到 200 行代码的小服务，只需上传本季度的工作内容，就能自动拆分为多个目标，还能输出三种版本（自我驱动、结果导向、量化可追踪），甚至支持风格转换（偏运营、偏产品、偏技术），能跑、能用、还能灵活修改。显然后者更值得写进简历。真正有价值的 AI 项目，不在于你集成了多少模型、用了多少工具，而在于你是否跑通了完整任务流程，交付了一个能解决实际问题的系统 —— 工具可以借鉴，但核心逻辑必须是自己琢磨出来的。

一、 个人背景与综合意向- 自我介绍：请进行简单的自我介绍。- 业务背景：该规则引擎主要应用于唯品会的哪些具体业务场景？- 团队情况：你所在组的整体开发团队规模是多少？纯后端开发人员有多少？- 实习时间：如果入职，什么时候可以开始实习？打算实习多长时间？二、 Java 基础（重点考察 HashMap）- 数据结构：请介绍一下 HashMap 内部的数据结构。- 设计原理：为什么 HashMap 要引入红黑树？这样设计的根本目的和好处是什么？- 底层支撑：为什么底层要基于数组加链表的形式来实现哈希表？数组的作用是什么？- 哈希计算：JDK 1.8 中，哈希函数是如何计算哈希值并确定元素在桶中位置的？（扰动函数的作用）- 并发安全：HashMap 是如何保证线程安全的？具体到 JDK 1.8，它是如何利用 CAS 和 synchronized 实现的？- 不安全场景：在多线程环境下使用普通的 HashMap 会出现哪些具体的并发安全问题？（例如：值覆盖、扩容死循环等）三、 Spring 框架- 核心机制：请解释一下 Spring 的循环依赖问题以及它是如何通过三级缓存解决的？- 缓存细节：每一级缓存分别存的是什么？为什么非要引入“三级缓存”而不能只用二级缓存？（涉及 Bean 生命周期与 AOP 适配）四、 项目深度挖掘（规则引擎）- 项目核心：请详细介绍一下你负责的规则引擎项目，包括你的角色和核心产出。- 难点与挑战：在该项目中，让你印象最深刻的技术难点或业务难点是什么？- 稳定性治理：你是如何实现规则的多版本快照和回滚功能的？- 数据库设计：为了兼容旧表并实现多版本功能，你在表结构上做了哪些具体修改？- 业务逻辑：当规则出现问题时，业务人员如何通过后台系统排查过去的执行情况？- **回调机制**：业务回调功能是如何设计的？为什么要做异步优化？- 可靠性考量：如果系统在回调过程中重启，线程池阻塞队列里的任务丢失了怎么办？如何保证数据一致性？- 性能优化：你是如何发现规则执行链路存在耗时问题的？具体的优化手段（核心与非核心链路拆分）是什么？- 系统指标：该系统的平均耗时（RT）和峰值 QPS 大约是多少？五、 工程能力与运维排查- 监控手段：你们是如何对线上规则的执行时间进行监控的？- 线上排查：如果线上出现问题，你的排查流程是什么？- 容器化知识：线上系统是容器化部署吗？你对 Docker 或 K8S 有多少了解？- 日志定位：在容器环境下，你如何查找和定位历史日志文件？

被培训班挤爆。现在去B站一搜全是麦克，大厂都没怎么搞明白的东西，现在就开始卖了，果然宇宙的尽头是销售。

实习每天写点mcp tool，搭搭server，langgraph实现一下agent工作流，不知道秋招简历上要怎么样去写，写自己搭了个智能体也不知道怎么描述，而且也没有深度