京东技术运维一面二面HR面面经

·凉经 总时长45min，手撕300.最长递增子序列1.你项目出于什么背景做的？是有关于你之前的实习经历吗？2.介绍一下你刚说的三大功能3.你是如何使用RAG的？4.这里使用RAG和你直接把文档丢给大模型然后搜索，这俩方法有什么区别？5.你提到的安全问题，那么使用RAG给大模型也会存在安全泄露问题，这个如何解决？6.大模型的滑动窗口和其他存储上下文的方法你知道哪些？7.GPT现在支持多长的上下文？(......)8.有些时候我们会处理几万甚至几十万的数据，这样的情况下，现在大模型是如何处理这样超长长度的上下文的？9.你在最近有没有遇到一些在技术上或者项目上比较困难的情况？如何解决的？10.错误码403是什么？404、401呢？5xx的是什么？11.除了java其他语言了解过多少呢？你用python写过代码吗？12.对比一下java和python语言的区别？答：1.首先明确了语言是工具，架构才是核心2.java更适合做web场景下的开发：讲了面向对象、一个是解释型语言一个是编译+解释（JVM内存管理、JTI和多线程那里）3.python适合爬虫大模型推理等场景4.python运行时报错，java编译器可以检查出大部分错误.......13.你刚刚说的内存管理和垃圾回收，python不能做吗？14.JVM内存模型分哪些区域？15.native 方法比如C++的代码是如何运行在JVM中的？（不会）16.内存溢出和内存泄漏？以及常见场景17.讲一下如何解决java多线程的并发安全问题？18.如果加锁会影响性能，这样怎么办？如何解决性能问题？公平换非公平？锁粒度？乐观CAS？读写分离？ 这里我说了好几种优化的情况，不太明白面试官想问什么===========================================================手撕《300.最长递增子序列》没用动态规划，用别的方法做的...10分钟做出来了面试官看起来对手撕的方法不满意，反问，结束。第二天感谢信。

1. 做一下自我介绍2. AI 聚合平台主要提供哪些能力3. 用户如何获得服务4. 平台用户量是多少5. 服务是你自己部署的吗6. 使用的是什么开源项目7. 前后端分别使用什么语言/框架8. 后端是你开发的吗9. 你修复了哪些 Bug10. 平台费用是怎么计算和盈利的11. 介绍一下 Agent 服务注册发现中心项目12. 为什么选择 ETCD13. ETCD 的 watch 和 lease 用在什么地方14. leader 选举是怎么实现的15. 中心 + 边缘架构是什么16. 服务断连后如何重连17. 如何判断服务是否存活18. 主动探活和心跳机制有什么区别19. 配置如何实现实时更新20. Go 中遍历集合有哪些方式21. 如何跳出循环22. break label 是什么23. Go 常用数据类型有哪些24. 项目中用了哪些数据库25. Go 类型如何映射到 MySQL 类型26. MySQL JSON 字段如何判断某个 key 是否存在27. 是否使用过 MySQL JSON 函数28. Go 中时间如何序列化29. json.Marshal 和 json.Unmarshal 用过吗30. Go 原生 JSON API 用过哪些 API后面的几个基础问题没答上来，唉

背景： 本人西北大学软件工程专业大二，投递/被邀请的是腾讯云智相关产品实习岗位，方向和音视频 PaaS、实时互动、云产品相关。之前没有大厂实习经历，主要准备内容是自己的 AI 学习导航系统项目，以及腾讯云 TRTC、IM、PaaS、实时音视频的一些基础理解。这次是二面，结果暂时等待通知。整体体验比较好，面试官追问比较深入，不是压力面，更像围绕项目、AI趋势和岗位匹配度做讨论。一、开场和自我介绍开头先做了环境调试，确认收音和画面。之后是自我介绍。我主要介绍了自己的专业背景：软件工程大二，平时对技术和人文学科结合比较感兴趣，所以不只关注纯开发，也会关注产品、用户、技术趋势这些问题。然后解释了为什么会接受腾讯云产品岗的面试：一方面是对云产品和音视频方向感兴趣，另一方面也觉得实时互动和多模态 AI 的发展有连接点。二、项目深挖：AI学习导航系统这一部分是面试重点。我讲的是自己做的 AI 学习导航系统。项目背景是：很多大学生使用大模型时，只是把它当作搜索引擎，没有真正利用大模型做学习过程中的认知辅助。所以我希望做一个不是单纯聊天框的系统，而是通过学习流程和提示词脚手架，引导用户完成学习任务。我讲了系统的五阶段流程：目标输入学情诊断个性化规划任务执行总结报告任务执行阶段又拆成四步：结构建立知识理解费曼输出反思总结技术实现方面，我提到前端用 Vue，后端主要调用 DeepSeek、Claude、GPT-4 等模型 API，项目部署在云服务器上。这个地方没有展开太多技术细节，因为面试官更关注产品逻辑和问题价值。面试官主要追问：1. 这个项目解决的核心问题是什么？2. 为什么用户需要这样的学习流程？3. 它和普通 AI 聊天工具有什么区别？4. 用户反馈有没有做？5. 项目目前还有哪些不足？我的感受是，产品岗讲项目时，不能只说“我做了什么功能”，一定要讲清楚“为什么要做这个功能”。尤其是没有实习经历的同学，自己的项目就是最重要的证明材料。三、AI编程和教育方向讨论面试中还聊到了 AI 编程对教育的影响。我表达的观点是：未来很多细碎的工程实现会被 AI 降低门槛，比如普通接口、页面、项目脚手架等。但计算机基础不会因此变得不重要，反而会更重要。因为 AI 能生成代码之后，人更需要判断代码是否正确、系统是否合理、问题核心在哪里。面试官追问了一个问题：如果 AI 生成的代码有深层漏洞，仅靠基础知识能否 Review 出来？我回答的大意是：不能完全依赖基础知识，也不能完全依赖 AI。未来更可能是人和 AI 协同排查，人负责抓核心矛盾和判断方向，AI 辅助定位和解释细节。四、大模型幻觉相关问题面试官问到了大模型幻觉的问题。我提到了两个比较常见的方向：RAG，也就是检索增强生成提示词约束，通过结构化 Prompt 降低模型乱答概率面试官又补充了一种更严谨的方向，大概是通过数学证明、可验证代码、形式化方法来解决幻觉问题。这个地方我没有答得特别深入，但感觉面试官也不是要求我完全掌握，而是看我有没有基本认知，以及能不能接住进一步讨论。五、英语能力和信息获取面试官问了英语能力。我说四级 600 左右，六级 460 左右，六级没有专门备考。平时会用 Grok、英文搜索、YouTube 技术视频获取海外 AI 和技术动态。这个地方建议大家不要只说“我英语还可以”，最好补一句你平时怎么用英语获取信息，会更有说服力。六、职业规划和实习时间面试官问了职业规划。我说自己目前还在考研和就业之间摇摆，但越来越倾向于进入企业解决真实问题，尤其是 AI 应用、云产品、音视频基础设施这类方向。同时也说明了自己可以协调学校课程，保证每周 4 天左右的实习时间。七、对腾讯云音视频方向的理解我提到自己比较关注 TRTC 和 IM。我的理解是，音视频不只是直播、会议这些单点场景，它可能会成为未来多模态 AI 应用的重要基础设施。因为人最自然的交互方式不是文字，而是声音、画面、表情和实时上下文。未来 AI 如果进入教育、会议、客服、办公协作等场景，实时音视频能力会非常关键。这个观点面试官没有明显否定，后续也围绕实时互动行业认知给了我一些建议。八、反问环节我主要问了：后续流程大概有几轮作为候选人，后续应该重点提升哪些能力面试官反馈大概是，日常实习生流程可能比正式招聘短一些，后续建议重点深化实时互动行业认知，同时处理好学业和实习时间。九、个人复盘答得比较好的地方：1. AI 学习导航系统这个项目讲得比较完整，能说明背景、流程和设计逻辑。2. 能把自己的项目和 AI、教育、产品能力联系起来。3. 对音视频和多模态 AI 的连接有自己的理解。4. 面试过程中没有完全背答案，整体比较像真实讨论。不足的地方：1. 用户反馈不够结构化，项目还缺少更真实的数据验证。2. 对音视频 PaaS 的行业理解还比较浅，准备时间短。3. 大模型幻觉相关问题只答到了 RAG 和 Prompt，更深的形式化验证、可验证代码等方向了解不够。4. 职业规划还可以更坚定一些，不要显得太摇摆。十、给类似同学的建议如果你也是低年级、没有实习经历，但想面产品岗，我觉得最重要的是准备好一个能讲深的项目。不要只背产品八股，也不要只堆技术名词。面试官真正会追问的是：你为什么做这个项目？你看到了什么问题？你怎么拆解？你怎么判断有效？你后面准备怎么迭代？低年级不是完全劣势。只要能体现快速学习能力、结构化表达能力、项目思考深度和对行业的兴趣，还是有机会把面试聊起来的。目前结果等待通知，后续有进展再更新。

一面 问项目：并发量？如何处理和判断网络超时？手撕：最长无重复子串值传递和引用传递dns查询url发生什么tcp握手挥手挥手只有三次会怎样给定一个4g大小的文件判断访问量最高的十个url项目中最困难的是什么二面项目中最困难的是什么手撕：爬虫一个文件，10个一批并发访问用了固定线程池，问用消息队列如何做的，还提到了滑动窗口如果给了一万行，然后任务处理的时间不同，该怎么办epoll，poll，select区别vector传递引用和值有什么区别面试官解释说和普通变量不一样，然后具体的问到迭代器失效相关vector的底层原理进程创建后的结构多进程，多线程，多协程的区别为什么要有这么多种平时用到什么数据结构b＋树怎么学习golang平时看什么博客反问：推荐的开源项目？k8sai开发如何提升？实习生培养和工作？