小红书一面(已挂)

发面经攒人品一面（3.27）1.自我介绍2.项目或者实习结合AI的点3.harness engineering 了解过吗4.vibe coding5.怎么保证出码质量6.MCP7.hashmap的数据结构8.哈希表是什么 是数组吗？ 数组里面存储的是什么9.hashmap 存或取的流程10.hashmap怎么才能线程安全11.说说concurrenthashmap怎么保证线程安全的12.讲讲CAS13.CAS的unsafe14.其他锁的情况15.说说ReentrantLock16.https 中TLS的握手过程17.中间人攻击了解过吗？18.有客户端开发或前端开发的经验吗手撕： 岛屿数量总结：面试官没开摄像头，侧重于有AI实践经验的后续已挂

今天刚面完，有点无聊，攒一下人品，依旧自我介绍起手用的是赛码网，拷打实习和项目部分略过，都是跟@前端小圆学的vue和react简历上都写了所以仔细问了下区别，选型，场景性能优化虚拟列表强弱缓存以及使用场景http和https的区别http1.0和http1.1的主要区别实习中感觉困难的事情大文件上传skills和rules的区别，顺带聊了下mcp和平时业务中使用等场景react的fiber机制typescript的interface和type的区别算法：https://leetcode.cn/problems/valid-parentheses/?envType=study-plan-v2&a...

岗位：【27届实习】Product Engineer-产品工程师（AI与全栈方向）-社区工程1. 自我介绍，然后可以重点说你觉得你比较有代表性的一段项目经历。我说的实习经历里的tab补全提示词那块的链路设计与重构。2. 【实习】我看这里还讲到用 workers KV 去做了一下 JWT 的鉴权这块我们是怎么迁移的？3. 【实习】那 workers KV 它的一致性模型是什么呀？比如说会不会出现一些边界的一些badcase？幸好准备了，是最终一致性。4. 【实习】那有什么解决方式方案吗？我说这里的业务场景能接受最终一致性。但我感觉应该不对5. 【实习】你们做了一个状态机来管理这个评论的生命周期，一个是这个状态机的状态和转移是什么样子的？然后另外我看我们这里有提到用了虚拟线程，就是采用虚拟线程的这个技术方案选型的原因是什么？6. 【实习】看我们这里还就是做了一些游标分页加乐观锁的一个优化。就是一个是在做游标分页和乐观锁之前，我们是怎么做的分页？然后跟之前的比如说一些普通的 offset 分页，游标分页它的优势是什么？7. 【项目】RAG混合检索策略怎么做的？召回的效果是如何评估的？8. 【项目】我们刚刚有提到做了一些 Chunk 切片的一些优化，那 Chunk 切片粒度它太大和太小，刚刚讲过，有可能有一些问题，就是如果它 chunk 切片粒度太大的话，它可能会造成什么样的问题？太小的话还可能造成什么样的问题？9. 【项目】看我们的 agent 这里我们同时用了 react 和 plan-execute-replan 的两种模式，然后是两种应用场景，我们简单介绍一下为什么做这样子的技术选型，以及这两种为什么要这样选，以及为什么要分别用在这两个对应的场景上。10. 【项目】比如说你的 RAG 系统里面是有很多相应的一些知识库文档，然后在实际的生产环境里面，我们可能 RAG 系统里的文档可能会有一些频繁的更新，或者说增删减，那如果出现这种情况，就是出现向量索引与原文不一致的这种情况，我们该怎么保证这种问题导致的一些错误呢？11. 【项目】展开讲我们的记忆系统是什么样子？12. 【项目】那如果我们有一个长期运行的一个agent，用户的对话可能长年累月，比如说需要数月或者一年多的一个累计的一个历史对话，就是对话的轮数很多很多很多，那我们在记忆系统上能做哪些优化？13. 我们的经历里面其实大部分是 AI 相关的加后端的一些经历，那你觉得你对于你自己没有前端经验这一个 gap 是怎么看待的？14. 刚也提到 vibe coding，就是我们平常就是日常使用的一些 coding 工具是哪些？15. 共享屏幕，vibe coding 一个极简版的小红书网页版，用户可以做图文笔记的发布，然后就是不管你的信息展示页面是什么样子，就瀑布流或者怎样，可以在首页的那个信息流里面展示出你发布出来的内容。16. 【八股】哈希碰撞会在什么情况下发生呢？17. 【八股】哈希碰撞出现之后，我们有什么样的处理方式呢？18. 【八股】讲一下 LRU CACHE 它是一种什么样的缓存策略？19. 【八股】如果 Redis 它经排查我们发现它的内存碎片率比较高，那可能的原因是什么？以及我们怎么排查和优化？唯一一个没答出来的，，，20. 我们要在工程环境里面落地一套基于大模型的一个企业知识的一个agent。就是按正常的做法，我们可能需要选择一些合适的方案，比如说选择合适的向量数据库去存储embedding，并且支持刚刚讲到一些相似度检索的一些功能。就是我们现在有一些主流的一些向量数据库，那我们在这种场景下一个是该怎么做向量数据库的一个选型？一个是如果需要优化一些检索召回的速度该怎么去优化？21. 【手撕】实现一个滑动窗口算法没写出来，面试官让实现伪代码，硬着头皮写了几行22. 对未来的一些 AI 的方向，你自己最感兴趣的是什么？23. 为现在很多 AI 相关的工具，你觉得对你自己的一些开发习惯上有什么大的一些改动吗？比如说我们之前是怎么样的？现在的一个工作流又是怎么样的？反问：1. 问团队业务主要是AI给各方面进行提效2. 和面试官聊 AI3. 表现有哪里不足面试官说：可能现在的面试流程都会有一道手写算法吧。我可能没有什么固定的算法题，我可能就会根据你的经历去出啊。然后还有就是大体的问题回答上我觉得没有什么大的问题，其他的问题回答上都没有什么问题。然后基础的后端的知识掌握，我觉得你是比较扎实。4. 几轮面试实习岗的话大概是 2 到 3 轮吧。有两轮技术面，然后这个可能也还会有一轮 HR 面。

3月26日面的讲一下你那个微途旅行，你这个微途旅行是什么背景，自己琢磨的还是网上学习的你当时这个题目是自己选是吧？就是为什么为什么你们当时想做这个方向的尝试？你怎么判断你自己做的这个项目有没有在真实场景落地的价值，你是怎么做这种思考的？就是这种场景就是假设你做出来之后，发布到市面上，会有人用这种功能吗？这个就为什么别人不用用马蜂窝，为什么别人不用马蜂窝，用你的产品为什么要用lua脚本，解决什么问题？redis集群环境下，你怎么保证你在lua脚本上操作的key在同一个实例上来保证原子性的这个令牌桶流量控制这块。你自己实现的吗？还是找了一个现成的实现组件去用的？你这个秒杀业务主要是用什么来保障它它...