汇川技术 二面

从事 AI 岗位的技术栈，核心取决于你选择的细分方向—— 是偏向算法研发的 “造轮子” 岗，还是侧重工程落地的 “用轮子” 岗。两者的技能要求差异很大，但底层基础是相通的。这里举一个例子，大模型应用开发岗（最适合后端转型，门槛低、需求大）这是目前企业招聘最多的 AI 岗，核心是 “用现成大模型解决业务问题”，不用自己训练模型，和后端开发的工程思维高度契合。核心框架与工具如下：LangChain：大模型应用开发的 “瑞士军刀”，必须吃透。重点学文档加载、文本分割、向量存储、检索链（RAG）搭建、工具调用（Function Call）。向量数据库：RAG 的核心组件，掌握 Chroma（轻量，适合入门）、Milvus（分布式，适合生产）、Pinecone（云服务），理解向量相似度计算原理。大模型调用：熟悉主流大模型 API（GPT-3.5/4、文心一言、通义千问、Kimi），掌握参数调优、Prompt 工程技巧。工程化能力如下：后端技能直接复用：用 Spring Boot/FastAPI 封装大模型接口，实现鉴权、限流、日志监控。容器化部署：用 Docker 打包应用，K8s 做集群管理，保证服务高可用。数据处理：掌握文本清洗、去重、脱敏，处理大模型的输入输出数据。进阶技能如下：Agent 开发：基于 LangChain 或 AutoGPT，实现多智能体协作、任务规划，比如 “代码调试 Agent”“简历优化 Agent”。Prompt 工程：学会编写精准的指令，比如 “作为 Java 后端工程师，帮我优化这段 SQL 语句，要求时间复杂度降到 O (n)”，理解零样本 / 少样本提示、思维链（CoT）技巧。

考研预计失败了，准备春招，很多东西还不会，昨天编好了简历投了一批，做测评和笔试是真的折磨人，只求有个工作，干中学吧，当下环境也不好，ai发展迅速说不定未来全被替代了，考研也就只是为了多学一点进个大厂，本科学的太少了。但三年时间也不好说，看个人选择吧我。

1.自我介绍2.ai方面实践3.ai使用4.分布式锁--分布式锁设置过期时间，是为了防止服务宕机导致锁无法释放，造成资源永久占用。不是防止死锁（这里脑子宕机了说成死锁了😭）5.使用redis实现滑动窗口统计功能--（1）如果是固定时间窗口，使用zset，member存请求的唯一标识，score存时间戳；请求进入后，先删除窗口外的元素，把当前请求加入zset，计算size。（2）如果是固定次数窗口，使用list：使用 LPUSH 将新数据推入列表头部，用 LTRIM 修剪列表只保留窗口大小的元素。6.编码过程当中有没有用过一些设计模式7.为什么会有设计模式呢？设计模式主要是为了解决什么问题呢？8.面向对象设计原则9.设计一个秒杀系统，有什么思路？10.为什么在agent方面实践不多？精力都放在哪里了？--感觉他对我没有ai开发经验耿耿于怀，面试一半时间都在问ai的事情11.你学新技术一般是看视频多呀？还是看官网多？还是看博客多？12.如果让你去学习ai应用开发，你怎么学？13.这个实习这个过程当中，你觉得你最大收获是什么呀？14.建议你实践一下ai开发--已挂

最可怕的就是，秋招颗粒无收，看着别人offer打牌，安慰自己没事的再沉淀一寒假。结果发现，哎自己还是颗粒无收，春招感觉也亚历山大。随着今年春招季🦞爆火，越来越焦虑。。