淘天搜推团队的AI应用算法工程师实习岗，整整115分钟，是我面试以来时间最长的一场。整体分为五个环节：① 自我介绍（面试官也同步介绍了搜推团队的业务）② 大模型基础知识问答（30分钟）③ 项目深挖（40分钟）④ AI Coding笔试（30分钟）⑤ 反问环节（10分钟）技术问答和项目深挖尤其硬核，面试官会顺着你说的方向一直往下追问。提问：大模型基础：- Attention的QKV怎么计算，WQ/WK/WV的形状- MOE的路由机制，稀疏vs稠密的区别- KV Cache在prefill和decoding阶段的读写差异- 大模型幻觉怎么规避- 微调后出现复读机，怎么排查- SFT够用 vs 必须上DPO/RL，怎么判断- DPO损失函数的潜在问题- KL散度在模型对齐里的作用还问到了Google的TurboQuant KV Cache，这块我确实不太了解，如实说了🫠深挖了项目，简历上的两个项目都被追问得很细。建议：简历上写的每一个点都可能被问到底层逻辑，提前想清楚“为什么这么做”。AI Coding笔试第一次遇到这种形式——不是自己闷头写代码，而是和AI协作完成一道设计题。面试官说“过程比结果更重要”，让我松了一口气。我的做法是：先让AI输出整体技术方案，确认思路后，再开多个会话并行处理各模块。笔试环境有点卡，但稳住心态、把思路讲清楚就好。整体感受：115分钟对我来说确实是新纪录，中途压力不小。但面试官整体很专业，不刁难，追问都是顺着你的思路往下挖。发个面经攒攒人品，希望能过🙏

面试体验有点点奇怪，面试官很好，但问的问题很发散,答的很不好时间：1h状态 ：未推进1. 面试官自我介绍+业务介绍：CRM2. 自我介绍3. 先写道题：前缀和的题+优化一下3. 从头开始介绍你的实习经历+你学到的东西+学到的可迁移性的能力+技术方面的提升（发散性有点高，想不出来什么）4. 你对下一段实习的期待，具体详细点（答的不好，感觉一直没有达到面试官的要求）5. 介绍一下 agent 的搭建流程，mcp 的底层6. 介绍一下实习做的业务框架，主要解决了什么问题（没讲好）7. jd 什么时候离职8. 反问：BASE、几轮面试

美团暑期前端有接到offer的吗，目前网上看到oc的全是后端或者全栈之类的，我六个工作日了没消息

3.27 全程70min面试官简单介绍部门自我介绍你是学学习方向好像是机器学习的方向，然后为什么是想要想到要学前端呢？你做的项目的背景是什么呢？怎么来学习前端这块的？自学通过什么途径来学习的？怎么来想到要做这些项目呢？怎么完善开发体系做项目的过程中哪一部分花时间比较长？项目有部署过吗？有在线上跑过吗？项目目前哪一方面有些不足？项目的整体流程是怎样的？为什么用localstorage存储？Local Storage 本身有大小的限制吗？会不会丢失上下文？业界有没有比较好的做法？（这个没答出来就换题目了）必须要用虚拟滚动吗 为什么统一对话请求是是什么意思呢？项目中 AI 参与比例AI 主要用在哪些方面前端基础怎么学、哪部分比较熟悉JavaScript 有哪些数据类型基本类型与引用类型的区别let 和 const 的区别如何检测对象类型instanceof 的作用未知自定义实例如何判断类型手写实现类型判断（Object.prototype.toString.call 逻辑）手写防抖和节流防抖的作用与使用场景反问对前端学习的建议随着ai的发展对前端面试的考核会不会有aicoding（面试官说如果能参与后面的二面的话会有AICoding的）ai对前端岗位影响的看法base面试官最后还问了能实习多长时间参加了好多家面试 美团的面试体验是最好的 面试官很温柔 不会的也会引导 基础部分问的也很简单 希望不是kpi面 许愿能过