Shopee 日常实习 AI开发二面凉经

解决效率问题！大家有没有也遇到过这种情况：跟 Claude Code 聊了半天，写出来的代码看起来挺像那么回事，但一跑就各种报错。反复改了三四轮，还是觉得差点意思。你以为是模型不行，换了 Opus 也没用。其实问题不在模型，在于你跟 AI 协作的姿势。我用 Claude Code 写了大半年代码，想明白一件事——你给 AI 的输入质量，直接决定它的输出质量。模型能力早就不是瓶颈了。卡住大部分人的是三件事:上下文管理、prompt 写法、项目配置。所以这篇是我踩坑之后摸索出来的 5 个即学即用的技巧，帮助大家解决vibe coding 的效率问题。1️⃣ 上下文管理：AI 的记忆用到 30% 就开始犯迷糊2️⃣ Plan Mode：花 5 分钟规划，省 3 小时返工3️⃣ Prompt 工单化：写 prompt 不是写作文，是给 AI 下工单4️⃣ CLAUDE.md：给每天都会失忆的 AI 写一份备忘录5️⃣ 调试策略：跟 AI 解释了几次还不懂，换方法比死磕管用

📍面试公司：金山云-武汉base🕐面试时间：26.4.9-半个小时左右💻面试岗位：AI应用平台开发❓面试问题：1、自我介绍2、慢SQL优化分析，解决了哪些问题，优化思路是怎么样的？3、针对Kafka消息丢失采取了哪些措施？如何保障消息不重复消费？(只回答了消费端幂等，没了解过生产端的幂等，但是好像是存在的)4、Cache aside模式的优劣是什么？5、项目中的RAG定位和工作流程是什么样的？6、RAG如何实现语义分块的？RAG评估用了哪些方法和指标，结果如何？7、聊AI Coding，使用过AI Coding写代码吗？有使用AI Coding进行项目迭代吗？8、AICoding在需求清...

已挂 1.自我介绍2找一个大模型项目，技术选型，技术框架等介绍下3.bge向量化模型，看过其他模型吗，对比了吗回答的不好，没准备4.向量数据库milvus里面的ANN算法5.它和传统的算法的时间复杂度是怎么样的6.rag的切分策略是什么答得递归切分，三层策略7.LLM的提示词怎么设计的答得结合业务场景，意图识别，角色限定，模型选择，query改写，8.编写提示词有哪些经验，有参考的示例吗架构师，全站工程师，测试工程师，必须，禁止等关键词9.LLM怎么跟rag结合起来的，只听到意图识别检索测和生成侧都有10.查询结果通过精排，LLM结合输出，可以简单的这样理解吗11问答的过程，记忆是怎么实现的12.短期记忆的话涉及到多轮对话，怎么进行压缩，或者说有什么其他策略吗答得近期保留，远处的对话摘要，保持知道这样一个对话13.自我介绍的时候的时候，有做过模型的训练，基于哪个预训练模型YOLOV8，V1114.数据集是什么类型的数据集，准确度能达到多少，指标15.平常用哪些语言，mysql慢查询优化，索引优化策略16.mysql主键索引一定是连续的吗17.默认的情况设定的自增吗，连续吗18.三个线程同时写msqyl数据，第一个比如主键ID为1，第二个主键ID为2，同时向一个唯一索引的写数据，1写成功了，二失败了回滚；此时第三个线程往里面插数据，这个时候第三个线程的主键ID是三还是二呢不会19.kafka消息是怎么存储的，存储的组织结构，topic下面有很多持久化文件或者说现在输入一个id，kafka根据id怎么找到持久化的一个内容20java用的哪个版本，默认垃圾回收器是什么，G1是怎么做垃圾回收的吗可以详细讲下垃圾回收算法吗21项目里面redis除了做记忆存储还有哪些作用list set做存储，bitmap做文件上传标记22redis里面是单机，还是主从还是集群呢23.redis怎么保证高可用的不会24.集群或者是主从一个机器宕机的话，怎么故障回复的；或者说主从切换怎么做的之前有了解吗25.选主策略呢，哪个从节点优选为主节点反问ai业务，业务进度清明节前会更新吗，然后秒挂跨境电商，相关的策略相关的，推荐相关的，在做探索kafka redis高可用知识不系统，后面再看看

算子优化、量化、图优化都问到了最近面了蚂蚁的 AI Infra 一面，整体感受是，这一轮比较偏工程理解，不是只问八股，更想看你是不是真的做过优化，能不能把问题、分析过程和思路讲清楚。一开始是自我介绍，后面主要围绕我现在实习里做过的事情展开。面试官先让我讲了实习中解决过的一些问题，重点问到一个算子要不要优化，该怎么判断，以及如果决定优化，具体会怎么做。我这里主要是从热点分析、瓶颈判断和优化路径选择几个角度来回答。比如先看它是不是耗时热点，再看问题到底是算力瓶颈、访存瓶颈，还是调度和启动开销，然后再决定是做 kernel 优化、算子融合、图优化，还是数据布局调整。后面问得比较多的是量化。先考察了我...