芯动科技加面

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

这个它石是真的恶心，一天就给我结束了。看了一下JD，估计就是卡学历，非要985/211吐了。。。。

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

1. 说说JVM的内存区域划分？ 2. 常见的GC算法和收集器有哪些？ 3. 讲讲CAS的原理？ 4. Redis的持久化方式及区别是什么？ 5. MySQL索引的底层原理是什么？ 6. 什么是RAG技术？流程是什么？ 7. 简述Spring AI的基本使用流程？ 8. 项目A中，节点健康状态如何实时感知？ 9. 项目A中，签名认证的安全性如何提升？ 10. API网关项目中，策略模式重构优化了什么？ 11. 项目B中，三种缓存结构分别是什么？ 12. 项目B中，如何解决Redis大key问题？ 13. 项目B中，如何解决数据倾斜问题？ 14. 项目B中，首页耗时如何优化到60ms？ 15. ...