1.请先简要介绍一下你这边的个人经历。离职原因是什么?2.在你参与的项目中，你觉得有哪些是有挑战性的?3.针对具体的重构项目，你具体是怎么做的?重构时，业务逻辑和数据库部分是如何处理的?4.在你的业务场景下，单机和集群的并发(QPS)表现如何?5.你在平时开发中有接触或使用过AI编程吗?6.在修改现有系统代码时，你一般会如何运用AI工具?7.在使用AI时，有遇到过上下文污染或压缩导致的准确性问题吗?8.从你的使用经验来看，你觉得Skill和Rule有什么区别?9.你对幂等性有了解吗?在创单场景下，你们的幂等具体是怎么实现的?幂等ID是在什么时间点生成的，由谁负责生成?10.分布式事务有了解吗？你们系统中TCC解决的是哪两个系统之间的问题？11.如果让你去实现一套幂等机制，你知道该怎么做吗?12.你们团队内部是如何定义“可用性”这一指标的?13.如果监控到某个接口的可用性不达标，具体的治理流程是怎样的?14.用英语口语，用两分钟时间介绍一下你现在的工作内容?面了不到半小时，明显不感兴趣😄

1、自我介绍2、项目拷打3、讲一下 OpenClaw 的记忆本地存储怎么设计如果做本地记忆存储，我不会把它设计成简单的对话历史追加，而会把它拆成短期记忆、长期记忆和检索索引三层。短期记忆主要服务当前会话，用来保存最近几轮对话、当前任务状态、工具调用结果和待执行动作；长期记忆主要保存用户偏好、历史事实、任务总结和可复用经验；检索索引层则负责把长期记忆做结构化检索和语义召回。本地存储设计时，数据模型最好不要只存一段纯文本，而是存结构化记录。比如：memory_iduser_idsession_idmemory_typecontentsummarytagscreated_atupdated_atim...

先说下基本情况，本人社招，工作1年半左右，岗位都是大模型算法。最近社招情况如下:1.富途，地点在深圳，薪资base接近3w,公积金比例10%。金融行业，听说加班少，965？(不确定是不是这样)。部门是ai平台应用，类似技术中台的形式。2.蚂蚁阿福，地点在杭州，base相比富途加了4k,15薪。但是做的是大模型评测，感觉方向一般，比较卷。3.淘天 大模型客服岗位，base相比富途+5k,16薪，也在杭州，听说比较卷。都是大模型相关的，想听下友友们的意见。主要是想问下富途怎么样，感谢大家

项目 1.Spark如何解决数据倾斜，有哪些方式2.有没有排查过JVM异常和调优3.SPARK 调优有哪些4.kafka 如何保证数据不丢失5.redis 数据存储多少key，满了如何处理，过期时间如何淘汰数据6.Java 并发编程了解哪些，线程池7.死锁条件，以及乐观锁和悲观锁8.手撕：最长公共子串，用的dp，但是面试官问有没有优化空间，不会。。。。还以为有ai经验面试，结果没有，纯古法和八股