逗娱科技 测试6/18

1.领保科技，java后端开发，需要提前实习，实习一天180，去公司才能签三方，实习最多抵扣一个月试用期（现在过去），试用期3个月  2.上海起腾，全栈开发，周五入职（怕不给offer就说马上入职），过去就是试用期，工资6400，现在可以线上签三方  不知道怎么选，领保科技看中加班，只要能加班应该能转正，但也看过实习后就被开的帖子，上海起腾，小公司不太了解，一面二面都是一个面试官，感觉人很少  能说下原因吗？感谢各位

请详细拆解简历中“配表专项测试”的业务背景、技术实现及你的具体贡献？针对复杂的概率计算（如万分之一掉落率），你的校验脚本是如何设计的？以“游戏道具购买”接口为例，展示你的用例设计思维及边界覆盖情况。如何构造“低等级玩家购买高等级道具”的测试数据？其底层实现原理是什么？在过往项目中，UI自动化测试的建设情况如何？你做过哪些探索？为何不引入主流自动化框架（如Selenium/Appium）？如何利用大模型优化日志分析流程？具体实施细节是什么？日志分析中，具体的聚类逻辑和关注指标有哪些？假设测试自动驾驶车辆通过红绿灯路口，请设计测试用例。你的职业发展路径规划是怎样的？反问

第一次面腾讯，真的被压力麻了，没想到会问这么细。面了一个小时，就留10分钟手撕，手撕还是写脚本，最后也没撕出来。大厂的面试官果然专业素质更高，对问题的剖析更加深刻，也算是好好的帮我对项目进行了扫盲。八股1.Ansible中的Paybook 结构它主要有这几个核心部分？Roles 是怎么划分的？2.K8s 集群部署包含哪些组件？3.你了解 kube-proxy 在这里面的一个作用吗？kube-scheduler呢？项目一1.你提到“设计Node亲和性规则”，那你这里是怎么去设置这个亲和性的呢？2.你的pod你是用的时候是强的还是软的？3.就是说按节点破的密度从 15 提升到 28 个，除了那个亲和性，还有哪些去做这个优化呢？4.节点自动扩缩容是自动的吗？5.“解决Kafka在Kubernetes环境中因PVC回收导致的元数据丢失问题”，怎么解决的？6.Rook-Ceph的性能你有没有做过压力测试呢？追问：1.你把1000万的文件去测试，会执行什么命令，表现是什么2.面临这样的大量文件，你有什么优化思路吗7.然后你再运用那个 Jenkins 的 slave port 的实现弹性的一个任务执行，这相对那个传统的那个节点的话，就是你这里就是说动，比如说你会动态去拉起一个 Pod 嘛，对吧？然后在这里面自己执行 Docker build 的时候，是是这样的一个逻辑吗？那你就是  Docker-in-Docker， 是这意思吗？8. Docker-in-Docker存在的一些问题9.执行 Docker-in-Docker 时权限是怎么设置的呢？10.在网络上，跟宿主机会不会有一些冲突的一些问题？11.单次发布时间从 40 分钟缩短到 8 分钟，这个除了你的流水线之外，还做了哪些优化？12.当时你的Prometheus  是用了什么来做存储的？13.了解Prometheus的数据淘汰吗14.EFK 的那个日志采集，用 Fluentd  做过滤。比如说你的历史就是他是一个文本格式，是怎么去把他那里面的一些正则啊，address 的这些变量把它转成 json 对象呢？15.EFK的日志又存在哪呢16. Fluentd采集完后，你的日志推向哪个组件17. Fluentd采集完后有堆积，哪些参数可以去缓解这个堆积呢？18.然后你在这个项目中，你觉得就说，最复杂的一次排障是什么？就是在你这个项目中。项目二1.第二个项目你就提到那个 Nginx  做 7 层的一个负载均衡分摊流量，那你具体这里用的是哪一种方法？2.MySQL 主从复制搭建过程中，这个当时是全量数据初始化，还是说是增量呢？3.通过 Mycat 做读写分离，你这个是怎么去配置的呢？4.那读写分离比如说从库延迟比较大的，那你这个也对读写分离的影响是什么？5.假如mysql出故障了，你是手动切换，还是自动切换6.动态切换，它是基于哪个指标来做判断？7.你说你直接把从库宕机掉，当时挂掉之后再重新接上，怎么做数据恢复？8.数据恢复的时候从库如何命中到之前断开的位置9.Redis 做session共享时需要配置哪些具体的参数呢？10.然后这里还有个是 Mango DB 存放日志，它是由 Nginx  直接写呢？还是说是在哪里写入的？11.那你说一下它整个过程是怎么样的？从 Nginx  产生日志到 Mango， 当时你们是怎么做的？

1. 自我介绍自我介绍不要按时间线念简历，直接围绕岗位能力说。可以先用一句话说明自己主要做 Agent 应用、语音交互链路、工具调用编排和推理服务，然后挑两段最能体现深度的经历展开：一段讲系统设计，比如多 Agent 协作、上下文压缩、工具协议和评测闭环；另一段讲落地，比如低延迟 ASR 接入、意图识别、写作风格学习、线上指标和 bad case 修复。最后收在一个最近做得最深的点上，例如流式语音 Agent、MCP 工具治理、skill 路由或者多约束任务规划，让后面的追问自然落到自己准备过的区域。2 Agent 项目的架构设计如果从入口到结果回写完整讲一遍，应该覆盖哪些关键组件一条完整链路...