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SHEIN25届暑期实习启动啦！抓紧来投递！！！！

🙋紧缺岗位-信息技术类产品、产品运营、安全、开发、运维、算法、前端-国际物流与仓储类全球交付管培生、米哈游、仓储储备干部-服装供应链类供应链管理、供应商管理、生产运营

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🌟校招岗位

信息技术类、商品平台类、全球运营类、国际物流与仓储类、职能管理类等多岗位在

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01-04 22:10

广东工业大学 Java

阿里国际社招 p6面试（凉凉）ai面经总结

三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...

查看8道真题和解析

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2025-12-30 23:37

中南大学 Java

选择后端开发还是大模型应用开发？根本不用二选一！

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

等闲_：业务开发就是prompt+数据，Ai就是中间件，中台或者鸡架会做一些Agentic infra和智能体记忆之类的，再底层一点就是AI infra，MLops，模型微调，推理优化之类的了，所以对于普通后端就是纯业务，没啥技术含量，除非去技术架构组或者底层一点的组，要不AI就是个API，别神话AI应用开发