一面1.介绍实习重点2.jvm运行时内存数据3.jvm垃圾回收判定，附带回收算法、垃圾回收器4.常见oom、栈溢出场景5.redis持久化方式、不同持久化方式优点，适用场景6.redis主从复制原理7.redis主从延迟问题解决8.算法题 hot100(1)删除倒数第k 个节点(2)岛屿数量9.反问二面1.批判使用本地缓存cache场景不合适2.实习难点、重点3.Jvm垃圾回收4.Redis io多路复用5.算法题 多个有序数组，找出topk6.10G 文件，每行代表一个数，内存100M,找出topk方案7.课题方向8.Ai 大模型有过相关的了解吗9.反问

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

在 AI 行业中，语音不像纯文本那样“看得见”，但一旦出现延迟、卡顿、识别错误诸类问题，用户马上就能感知。避免这些问题的发生，即是语音大模型研发岗的职责。一天一个AI岗位介绍，今天拆解的岗位是：AI语音大模型服务端研发工程师。一句话总结就是：让语音大模型在真实企业场景里，稳定、低延迟、可规模化运行。不是做模型论文，也不是只写接口，而是将 ASR、TTS、大模型推理服务跑在企业客户的业务系统里。一、这个岗位到底在做什么？JD 可以拆成三条主线：架构搭建、模型工程化、ToB 场景落地。1️⃣ 语音 AI 服务架构设计（核心工程）这部分的关键词是：高并发、低延迟、稳定性、分布式你要搭建的是：企业级语...