淘天一面(后端社招)

1.讲一下你们的搜索架构
2.输入一个关键词后是如何处理的? 会经历哪些系统, 整个流程是什么样的?
3.讲一下重构的方案,具体体现了什么技术力?整个过程遇到的最大难点是什么?
4.如何排查gc问题的? 怎么确认哪一个是大对象?
5.分页是怎么做的? 如何支持千人千面? 不同用户不同筛选项每次返回分页顺序不同,怎么设计排序逻辑?
6.排序所需的数据是如何回流回去的?
7.多级缓存是如何设计的? redis的zset用来干什么,底层原理?多线程并发请求redis是安全的吗?
8.java写多线程程序怎么写?线程池参数怎么设计的?有没有遇到过线程池导致的性能问题?
  假如设定多个线程池,如何确定其和cpu核数的关系?
  还有没有用过其他线程池, ForkJoinPool?
9.解释一下配注解,比如RefreshScope是怎么实现实时拉取配置的?
10.讲一下配置中心的整体架构? 修改文件后,如何同步到客户端的?客户端的ip存在哪里?心跳是谁发给谁?
11.讲一下RPC的架构。
12.设计一个agent需要考虑哪些方面?
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搜索架构还要写java多线程吗在线都是cpp,离线java也是大数据那一套吧,原生支持数据并行处理
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发布于 05-05 20:55 上海
最后一题问的AI: 一、目标与边界定义 Agent 的核心目标是什么? 单一任务 vs 通用助手 能力边界:哪些事情它该做,哪些不该做 用户画像:面向谁,使用场景是什么 二、感知层(Perception) 接收什么类型的输入?(文本、图片、语音、结构化数据) 如何解析和理解用户意图(NLU / Prompt 理解) 上下文窗口管理:多轮对话的历史如何压缩和保留 三、记忆系统(Memory) 类型 说明 短期记忆 当前会话上下文(Context Window) 长期记忆 向量数据库、用户偏好持久化 工作记忆 任务执行过程中的中间状态 外部知识 RAG 检索增强,接入知识库 四、规划与推理(Planning) 任务分解:复杂任务如何拆成子任务(CoT / ReAct / ToT) 执行策略:顺序执行 vs 并行执行 vs 条件分支 失败处理:重试机制、降级策略、兜底方案 反思能力:Self-reflection,执行后评估是否达标 五、工具调用(Tool Use) 哪些能力需要通过工具扩展?(搜索、代码执行、API调用、数据库查询) 工具的选择策略(如何判断用哪个工具) 工具调用的安全性(权限、防注入、沙箱隔离) 工具失败后的处理逻辑 六、行动执行(Action) 输出类型:文本回复 / 代码 / 结构化数据 / 触发副作用(发消息、写文件) 副作用控制:不可逆操作需要人工确认 幂等性设计:避免重复执行 七、多 Agent 协作(Multi-Agent) 是否需要 Orchestrator + Sub-Agent 架构 Agent 间通信协议 任务分配与结果汇总 竞争与协作策略 八、安全与对齐(Safety & Alignment) Prompt 注入防护:防止用户绕过指令 权限最小化:Agent 只拥有完成任务所需的最低权限 输出审核:有害内容过滤 人类监督点:在关键操作前暂停等待确认 目标对齐:避免 Agent 为完成目标而采取不期望的手段 九、可观测性与调试(Observability) 推理过程可追溯(Trace / Span) 工具调用日志 错误定位能力 性能监控(延迟、Token 消耗、成功率) 十、评估与迭代(Evaluation) 如何定义 Agent 成功的标准? 自动化测试集设计(典型场景、边界案例) Human-in-the-loop 反馈收集 A/B 对比不同策略效果
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发布于 04-15 17:11 北京
佬,考虑一下我们这里吗 https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad?t=rkN9OyXTXK
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发布于 04-13 17:10 上海

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05-11 21:01
门头沟学院 Java
哈啰大数据业务的团队,本来我自己都感觉这个面试来的莫名其妙。因为我简历里只涉及到了一些flink的应用,团队是做大数据计算引擎开发的,可以说是只跟我搭一点点的边,收到面试邀约我也觉得是海面,完全不抱希望。结果遇到了一个很温柔的人面试官先是介绍了自己,讲了下团队的业务,问了我一些AI相关的问题,这方面跟聊天一样。整场面试最接近技术的就是我简历上有关于flink的使用,那一部分讲了好几分钟,面试官一直倾听,没有打断,最后讲完了之后,还问了些相关的问题。这一部分结束后,问我有没有接触过hadoop、spark这些,我说没有,面试官又问了flink的底层架构,我也说不知道。这个时候面试官估计已经知道我什么水平了,我本来就没学过很多有关大数据的,后面就没有技术问题了。后面面试官就一直在讲他对AI的理解,还给了我很多建议,比如让我去了解下skill,harness这些,还说了一句让我记忆尤为深刻的话。要让AI去为数据服务,而不是让数据去为AI服务。我不知道用什么来形容我当时听到这句话时的感受。AI发展这么快,对程序员的冲击大家有目共睹。但是面试官的这些话让我能感受到他是一个很有能力的人,也是一个很温柔的人,全程如同聊天一样的面试,没有什么技术难题,他还一直给我指明方向。他跟我说,不要去干纯后端,要学会去使用AI,以后前端后端这些岗位都会被优化。他跟我说,如果你以后想从事大数据相关的工作,最好是把flink学通。他跟我说,可以去接触下k8s。最后他说,我知道你这个阶段可能会有些迷茫,你有什么想问我的吗?只要不是跟岗位相关的。听到这句话,我有点没绷住,然后叹了口气,他就立马说,没事,想问什么都可以问。我就鼓起勇气问了句,我这算是挂了吗?他估计想安慰我,就说了句不一定。其实我自己也知道我跟岗位职责不怎么搭边,但我还是表达了我的意愿,我说我认为我的学习能力很强,如果有机会的话,真的很想跟你一起共事,非常感谢你。这不是面试,而是一位前辈对后辈的开导,真的很感谢这位面试官。最近这段时间一直在面面面,依旧没有offer,还有学校在催就业协议,整个人都有点无力。阴差阳错得到了一次面试机会,却因此得到了很多暖心的建议。关山难越,谁悲失路之人?萍水相逢,尽是他乡之客。或许有很多跟我一样的26届学生到现在依然是0offer,我不知道要怎么去安慰你们,因为我自己也有点撑不住了。其实我也就20岁,我05年8月份出生,早读半年。或许同龄人还在学校玩,在卷实习,或者是在干什么。而我在忙就业忙答辩,在日复一日没有结果的生活中疲惫不堪。但我只能向前,最后,共勉!
查看4道真题和解析
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不知不觉间来北京也3年多了,目前工作也3年多了,不管是经验还是技术都成长很多了,也换了几家公司了,去过小公司也去过大厂,薪资也是每次换公司有增长,也经历过2次被裁,但每次被裁我都在走之前找到了下家,同时也涨薪了,也拿到了赔偿,下面分开讲一下1 楼主是江西的一所双非的大学的学生,当时在江西高考算是考的还行,在全省排前4万名,但江西大学211比较少只去了一个双非大学,也是选了当时学校第一届大数据开发专业,算是第一次在学校试点大数据了,大四顺利去了大学的实训,学习到了技术后面找到了实习开始一路神级打怪2 楼主第一次提升是突然在一年多之后投滴滴公司直接面试就过了,实现了薪资第一次涨薪50%,一下子年包从20万到了30多万,但滴滴过一年就部门合并我这被裁,后面就要找下家了,目前也是找到了,去年年前也是找到了新的下家涨薪30%,年包到了40起步了,算是提升了一下3 再来说一下技术,对于刚毕业只会大数据一些基础组件的技术,对于技术还是小学生水平,但后面去了滴滴第一次接触到了平台开始了大厂的技术平台这些第一次见的东西,算了长了见识,同时对于大厂规范也是学习了,后面对于大数据里面最难的实时也是接触了,同时对于性能调优和线上大问题也是会,目前对于大数据技术掌握也是比较强了,我感觉对于技术人来说一定要保持学习心态,尤其是面试,面试也是一种学习,我每个月都要面试,面试一些技术和行业规范等等吧,和面试官交流本质是一场技术和经验的交流4 对于未来的展望,对于技术来说永远要学习,同时对于刚毕业年轻人来说第一要义是学习,只有保持技术的精进才能变得强大,只有强大了才能有资格去更大的平台,提升自己的薪资和眼界,对于技术同样如此,大家有问题随时可以找我
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