【MiniMax实习内推】+面经分享

现在agent岗位越来越多，未来大厂后端岗位会不会变少，如果选择agent后java相关的东西是不是就没用了，完全用python开发了

整体面试还是不错的，有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流～1.在React项目中，AI逐字输出会导致组件频繁重渲染，你有哪些优化手段?2.如何设计一个可扩展的Prompt模板管理组件?3.前端如何参与RAG(检索增强生成)流程的展示优化?4.谈谈WebWorker在AI前端应用中的实际使用场景。5.如何实现一个支持"多轮对话中断"和"重新生成"的状态机?6.React Fiber架构是如何提升AI对话这种高频交互场景的响应性的?7.手写一个处理流式数据并支持中途取消的自定义Hook(useStream)。8.移动端AI聊天场景中，如何解决软键盘弹出遮挡输入框的问题?

在最近经历的数十场前端面试中，我发现一个非常明显的趋势：面试中关于 AI 相关的问题越来越多了，问的问题有深有浅。确实，在当下这个 AI 的时代，前端面试中频繁出现 AI 相关的问题也是可预见的。那么，作为一名前端开发，我们应该怎么在面试前准备 AI 相关问题，以防被问得哑口无言呢？经过最近这么多场面试，我总结出几大类 AI 相关问题，在这里分享出来，希望能帮助大家提前准备、更好地应对面试：一、常用工具与实践经验常见问题：平时的工作中是怎么使用 AI 的、主要用来做什么；怎么更高效地利用 AI 工具如何准备：（1）这不算什么难题，诚实作答即可。不要杜撰自己不熟悉的场景，以防弄巧成拙。（2）结合具体使用场景进行回答，能更好地体现自己对 AI 的熟悉程度。（3）分享使用经验之余，最好能体现自己对 AI 的一些深入思考。比如，在平时使用中发现目前 AI 还有哪些痛点无法解决、怎么设计 prompt 能得到更准确的结果等等。二、AI 技术相关概念常见问题：前端面试中不会问得特别深入，但是很多基础概念需要弄清楚：Model、Agent、RAG、MCP、Vibe Coding、Function Calling 等等。如何准备：提前将 AI 技术涉及的概念都弄清楚即可。我上面列举的是一些基本的概念，大家可以自行拓展了解其他概念。务必要弄清楚不同概念之间的区别与联系。三、AI 的相关实现原理（和前端相关的部分）常见问题：流式数据交互、MCP Server 怎么传递数据如何准备：提前去掘金搜索、学习吧，这些原理掘金上都有相关的介绍。以上就是我面试中的一点心得。如果大家还有什么疑问的话，欢迎后台私信我，大家一起探讨、一起进步。

很久没发面经了，发点给自己春招攒攒好运12-1月捞起来面的，面完后状态一直没变，没后续了2025-12-26 一面1. 自我介绍2. Java 的类加载机制是怎样的？3. 满足什么条件时，一个 Java 类会被卸载？4. CMS 收集器和 G1 收集器的区别是什么？（Java八股这块答得都不怎么好，可能刚好面试官也会go，后面开始问go了）5. Go 的 Channel 底层的结构了解过吗？6. 向 Channel 发送消息时，如果想实现超时处理要怎么做？7. 简述一下 Go 的 GMP 调度模型。8. GMP 模型中 P 的作用是什么？9. Go 接口的鸭子类型是如何实现的？10. MySQL 的索引底层数据结构是什么？11. 为什么 MySQL 使用 B+ 树而不是 B 树？12. Redis 为什么使用跳表而不是 B+ 树？13. 布隆过滤器的原理是什么？以及主要解决什么问题？14. Redis 集群模式下，一致性 Hash 是怎么做的？15. 什么是缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿？以及对应的解决方案是什么？16. 数据库与缓存一致性怎么保证？常用的模式有哪些？17.如果采取先删缓存策略，数据库还没更新完，读请求进来了怎么办？18. 如果 Channel 生产方发消息没有消费方，或者消费方很慢，如何处理？手撕：二叉树的层序遍历反问：1. 业务2. 建议2026-1-16 二面1. 自我介绍2. 拷打实习3. 你认为从学生身份向职场人身份转变的过程中，最核心的适应点是什么？4. 在过去实习或者在校的团队协作中，你作为 Owner 推动事情解决的经验有哪些？5. 利用 LLM 开发时，如何确保 Agent 返回稳定的 JSON 格式？6. JVM 的内存模型7. .class 文件在内存中存放在什么位置？8. 内存中大对象的回收过程是怎样的？9. 你对小鹏汽车有什么了解？10. 如果未来加入小鹏，对你来说吸引力最大的点在哪里？11. 平时有什么兴趣爱好或特长？反问：1. 业务2. 建议