美团前端一面

现在AI技能是求职的默认必备技能，不管是传统的前后端项目还是现在AI潮流新涌出的AI应用开发工程师、AI Agent工程师以及最顶的AI 算法工程师，笔者为前端岗位，秋招投递了15+互联网大厂，收获3家大厂Offer（快手、京东、拼多多），下面聊聊个人对面试中的AI的一些idea：总结（通过JD总结要学什么）前端基础JS&算法、React&Vue框架、Vite、Monorepo、Pnpm工程化、性能优化、主流（微前端、SSR、大前端）仍为基础，全栈+AI是亮点，前端&AI学习：框架前端开发者不再只是 UI 渲染层，而是要理解大模型、Agent、多模态交互，并能在业务中落地 AI 能力。整体架构可以分为四层：AI基础知识大模型基础核心概念：LLM（大语言模型）、Token、上下文窗口、Embedding、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）。关键能力：文本生成、代码生成、多模态理解（文生图 / 文生视频）、知识问答。前端视角：如何通过 API 调用模型、如何处理流式输出（SSE/WebSocket）、如何优化 Token 消耗。Agent 与 RAGAgent：能自主规划、调用工具、完成复杂任务的 AI 实体（如 Coze 扣子、TRAE）。RAG（检索增强生成）：结合私有知识库，让大模型回答更精准、可控。前端视角：如何设计 Agent 交互界面、如何展示 RAG 检索过程、如何做多轮对话管理。多模态 AI核心：文本、图像、音频、视频的融合生成与理解（如剪映的 AI 生成、实时交互）。前端视角：Canvas/WebGL 渲染、WebRTC 实时流、WebGPU 加速、多模态内容预览与编辑。AI工具链应用场景AI IDE 开发（TRAE、Cursor 方向）核心：打造端到端生成真实软件的智能协作平台。前端职责：AI 功能交互实现（代码生成、代码理解、知识问答）、IDE 内核框架开发、插件生态与工具链。技术栈：React/TypeScript、WebAssembly、Monaco Editor、WebSocket/SSE。Agent 平台开发（Coze、HiAgent 方向）核心：新一代 AI Agent 平台，支持协同办公与应用开发。前端职责：LLM 驱动的 AI Agent 框架实现、多 Agent 协同界面、可视化编排工具。技术栈：React/Vue、状态管理、可视化编辑器、实时通信。多模态创作与交互（剪映、抖音方向）核心：生成模型优化、多模态内容合成、实时交互体验提升。前端职责：AI 生成内容预览、实时滤镜 / 特效、多模态编辑界面。技术栈：WebGL/WebGPU、WebRTC、Canvas、性能优化（FPS、内存）。AI + 全栈开发（小红书、美团方向）核心：在 AI Coding 工具协助下完成前后端开发、测试、部署。前端职责：全栈开发、AI 辅助需求分析与方案设计、提升开发效率。技术栈：Node.js/Python、前后端协作、CI/CD、AI 工具深度使用。可视化与 AI 交互（同顺方向）核心：大模型应用的可视化交互、RAG/Agent 工作流演示。前端职责：可视化 Prompt 编排、多轮对话可视化、模型输出调试界面。技术栈：ECharts/D3.js、流程图库、实时数据渲染、响应式设计。工程化与能力要求前端基础扎实的 HTML/CSS/JS/TS，熟悉 React/Vue 等框架。工程化工具：Webpack/Vite、NPM/Yarn、CI/CD、自动化测试。跨端能力：WebAssembly、Electron、Taro 等。AI 工程化模型接入：OpenAI API、火山方舟 SDK、流式输出处理。性能优化：Token 压缩、缓存策略、推理延迟优化、首屏加载。安全合规：数据脱敏、隐私计算、内容审核。软能力拥抱新技术，紧跟 AI 前沿，不设边界。跨团队协作：与算法、后端、产品紧密配合。创新思维：将 AI 技术与前端体验创造性结合。

有没有面过JDY硬件测试工程师（家电家居事业群）三面的朋友分享一下面试经验啊

17分钟速通美团二面让我先介绍一下学习和生活里有趣的事，然后问我想通过这个事情展现什么然后让我自己讲讲简历，最近学了什么，我就是我最近看了vite的配置，打包，tree shaking算法，然后就是看了下浏览器开发者工具的使用，包括一些性能指标的测量，面试官问我是怎么测量的，有哪些提升，我就结合vite打包讲了讲然后问了问基础知识，跨域请求，包括cors，vite代理服务器，然后动态创建script请求，其他的没怎么问。所有问题都是深入一下就缩了回去，没有细问，我一说不怎么了解他就立刻转移到下一个问题。没有手撕没有算法

AI数字人面试官，每个问题前有15s左右思考时间，5分钟回答时间，感觉和简历上内容1. 选择编程语言，C++2. 自我介绍，AI大模型工具使用情况3. HTTP 与 HTTPS 区别；HTTPS 的 TLS/SSL 如何连接，如何进行加密；如何防止中间人篡改/替换攻击；4. 如何排查慢 SQL，如何判定索引命中情况；已经命中索引仍然效率不佳，如何优化；聚合索引如何选择索引顺序5. 模板编程 和 模板元编程的区别；模板编程中偏特化的应用场景；偏特化是否影响通用模板功能，......6. ”生成内容“如何进行缓存，什么输入适合作为键缓存，什么不适合，如何构建key；（什么是生成内容，大模型回复吗）对于不同客户不同场景，如何避免缓存泄露和数据混淆；分场景划分如何确定粒度；如何避免缓存污染和失效；7. 设计一个日历通知系统，用户可以设置某个时间的事件以得到提醒；定时事件如何实现，如何与数据库和前端交互；设置间隔很小的多个事件，是否可能导致事件的重复或遗漏，如何避免；8. 如何入手一个陌生技术领域；如何进行信息筛选；如何判断相互冲突的信息来源的可靠性；前一天的 03/21 美团笔试：- 选择题x10，很多 AI 题- 最长严格递增子序列长度：其实只用计数不同数的个数就好了- 移动括号最少次数使得匹配：贪心，维护右括号数量和左括号差值，遇到左括号且差值大于0直接累加计数（即相当于直接移过去匹配），应该这个思路没问题吧，过了80，后面觉得可能是忘了 long long 溢出了- 01树（不会，直接DFS超时）