杭州银行AI面试：总行信息技术部培训生(数据研发方向)

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1. 实习拷打2. 问AI对我专业的冲击3. 为什么不想做开发转而做产品4. 你主要在用什么AI coding工具，知道codebuddy吗4. 问项目（ai agent项目）：5. 用什么工具搭建的项目，从需求到技术全流程讲一遍过程6. 需求管理怎么做的7. 上下文管理怎么做的8. 为什么选择coze作为搭建工具，你还用过哪些搭建agent的工具9. 测试集有多大，怎么测试的10. MCP和skill的区别是什么11. 深挖第二个项目12. 基于实习项目详细阐述skills的编写过程，MCP的使用，skill和MCP是怎样在agent里面被使用

AICoding（利用AI辅助编程）已成为趋势，但各公司考察方式天差地别：第一派：“拥抱派”先锋公司： 代表：AI独角兽、顶尖外企研究院、积极探索AI的互联网大厂。 考察方式：开卷考试，鼓励使用。面试官会明确允许你使用Copilot等工具。他考察的是：1）你如何向AI清晰描述问题（Prompt能力）；2）你如何高效评审、测试、改进AI生成的代码；3）你如何将AI代码集成到解决方案中。这里，AI是你的队友，考察的是“人机协作”能力。第二派：“观察派”主流大厂： 代表：大多数一线互联网公司核心业务部门。 考察方式：不禁止，不鼓励，暗中观察。面试官可能不会明说，但也不会阻止你打开浏览器。他会观察你是...

攒人品ing~个人背景：本北邮（计科），硕南大（软工，27届）。一、 基础八股考察 (Java/Spring/DB/网络)1. 多线程与并发线程池的核心构造参数有哪些？场景题：一个有队列的线程池，请求不断进来，说说线程池内部的执行逻辑？平时用什么 JDK 版本？2. JVMJDK 8 的垃圾回收算法有了解吗？有没有关注过比较新的垃圾回收器，比如 G1 或者 ZGC？3. Spring 框架Spring Boot 里面经常引入的 Starter，里面一般包含什么东西？底层的运作逻辑是怎样的？AOP 的底层原理是什么？4. 数据库与中间件 (MySQL / Redis)场景题：如果一条 SQL 执行效率很低，你怎么判断和优化？哪些 SQL 写法会导致全表扫描（索引失效）？Redis 在你的博客项目里用在了什么场景？为什么？5. 网络与其他为什么博客项目中提到微服务，但最后没有完全落地？HTTP/1.1 和 HTTP/2 的区别？二、 项目与实习深挖1. 实习项目一：天翼交通 - 自动驾驶传感器数据预处理项目背景：遇到的挑战与解决方案追问：为什么这里用多进程而不是多线程？其他工作：2. 实习/个人项目二：航旅智能排障 AI Agent项目背景追问：你的数据来源是哪里？是真实的业务数据吗？追问：详细介绍一下这个多 Agent 的工作流？追问：如何评判这个 Agent 的效果？有具体指标吗？追问：结合现在业界的新趋势，这套架构还有什么优化空间？三、 AI 编码实战与前沿视野你对现在的 AI Coding 工具（如 Cursor/AI IDE）怎么看？你自己深度使用 AI Coding 的真实体验？实践中遇到过什么 AI 理解不了的 Bug 吗？平时怎么获取最新的 AI 技术动向？四、 HR/软素质问题团队中遇到别人和你有不一样的观点，你怎么处理？对自己未来的职业发展有什么规划？五、 反问环节部门具体的业务定位和挑战是什么？

这个部门是做 AI Coding 的，应该属于对 Agent 理解最深的那帮人之一，整体氛围感觉挺好的。跟大家分享两个有意义的开放性问题。第一个问题：AI Coding 在你开发里占比多少？还有什么代码是手写的？我直接说接近 100%，老实说真的很少古法编程了。复杂方案设计这块，我脑子里先有一个 idea，然后和 AI 讨论方案优劣，反复 debate 之后收敛。AI 能很快枚举出我自己没想到的边界情况，最后出来的方案比我自己想的更成熟。功能实现就更不用说了，需求描述清楚之后交给 AI，我偶尔给点技术选型的建议，但从不古法编程。Bug 排查也是，我提供上下文，比如日志、报错、复现路径，有时候甚至上下文都让 AI 自己去获取，然后它来定位和修复，顺便帮我验证。面试官说他们做 AI Coding，首先要求的就是候选人积极拥抱它——如果其他朋友也面这个部门的话可以注意一下。然后话锋一转，来了第二个问题。第二个问题：不担心编码能力退化吗？不怕失业吗？我说我一点都不担心。第一，不写不代表不懂。核心逻辑我一定会 review，比如架构合不合理，这些判断力不会因为不亲手写就退化。第二，技术本身就一直在往更高抽象走。我一直在想，从汇编到 C 到 Python，开发者离底层越来越远；开车从手动挡到自动挡，也没人觉得这是能力退化。AI Coding 本质还是代码的又一次高层抽象。第三，与其焦虑不如行动。AI 减少岗位是必然的，但我选择做最早适应的那批人——不是盲目乐观，而是至少比抗拒的人多一些缓冲时间。整体感受：这个 leader 问的基本都是这种开放式问题，聊的过程中感觉氛围挺好，对 AI 的接受度也很高。想做 AI Native 产品的同学可以冲。面试的时候如果问到是否还古法编程，得注意一下回答方式了。