27暑期阿里灵犀AI应用开发一面

面试时间： 5.21技术栈： Agent、Java、Python、Node、SQL、前端面试题目1.自我介绍2.新闻数据来源、数量规模如何存储，数据库表如何设计的，存哪些字段数据来源：RSS 订阅、爬虫抓取、第三方 API（如 NewsAPI）。存储规模达百万级时采用分库分表或时序分区。表设计核心字段：id、title、content、source、publish_time、category、embedding_vector（外链向量库）、create_time。按发布时间做范围分区，热数据放近期分区加速查询。3.新闻向量数据库如何分区？文本编码方式，新闻词嵌入，如何召回，编码方式和召回方式如...

📍面试公司：阿里平头哥🕐面试时间：一个小时💻面试岗位：AI应用研发工程师❓面试问题：自我介绍介绍第一个项目Redis 和 MySQL 之间的数据是如何分层的？缓存数据有什么区别？Redis 缓存是如何预热和重新加载的？如何保证 MySQL 和 Redis 的双写一致性？追问：具体是怎么去做的？是通过事务去做的吗？介绍第二个项目背景追问：有提供真实用户服务吗还是纯个人练手？介绍一下这段时间在 AI 方向学习的技术知识？大模型的 ReAct（先思考后执行）模式在这个项目中是怎么设计的？为什么不用 LangChain 去做完整的链路，而是选择自己手写爬虫和调用逻辑？RAG 检索增强的具体链路是怎么设计的？HR / 软性问题职业规划：未来是想做传统的 Java 后端，还是更倾向于 AI/大模型开发方向？实习相关：可以实习几个月？目前所在地在哪？是否能来上海？算法手撕两两交换链表中的节点（LeetCode 24，要求真实交换指针）反问🙌面试感想：一面的面试官人很好，很年轻的一个面试官而且很有耐心也会引导，还会详细跟我讲一些内容

嵌入式 AI 项目不在多，而在“有没有真实落地价值”。相比纯算法项目，更推荐做那些能在设备上跑起来、有优化过程、有明确指标的项目。比较值得做的方向有：实时目标检测：在树莓派或 Jetson 上部署 YOLO，做量化和加速，实现稳定帧率语音识别 / 关键词唤醒：在 MCU 或低功耗设备上跑轻量模型，突出功耗与响应速度智能摄像头：结合摄像头 + AI，实现人脸识别或行为检测，打通完整数据链路工业/传感器异常检测：用时序数据做简单模型，并在嵌入式端实时推理这些项目的共同点是：模型 + 优化 + 部署 + 实际效果完整闭环。只要能把这条链路讲清楚，并给出性能数据（延迟、内存、功耗），含金量就会很高。

入职两天领了个需求开干 一边了解业务背景一边开发，第二天跟需求方开会的时候甚至都不理解他们的业务背景，嗯嗯啊啊，下会狼狈去了解