中冶南方 一面 面经

🕐面试时间：整个4月，一星期一面🏢部门：主站💻岗位：SRE运维开发一面智能分配时如何用数学模型优化的？你在里面负责的东西是什么呢？为什么你们不用传统的算法工程来实现而是这样子实现，这里面有什么考量吗？详细说说你们方案设计上主要考虑的点分配失败有降级处理方案吗？你是如何保证分配效果最优的为什么你说原有的逻辑是粗糙的？有没有详细的指标或者描述详细介绍一下什么是模型的硬约束和软约束GRPC改造中你遇到了什么样的问题？为什么GRPC改造提高了响应，你里面涉及了什么其他方面的链路优化吗？ 缓存优化，反射优化，字节码增强，过滤链失效，部分自定义功能失效你弄成Skill复用后有考虑通用情况和特殊情况吗...

人生第3，4次约面就是两个顶级大厂。。字节约面我就不说啥了腾讯当时投的是ieg的客户端，直接给我捞到wxg后端？？？这真太离谱了连滚带爬复习去了

昨天晚上妈妈突然告诉我，一个在科大毕业每几年的亲戚去世了，才三十不到。突然间我躺在床上，感觉自己对未来的焦虑、烦恼，似乎在生命之重面前成了一片微不足道的叶。昨天我的女朋友送了我一个噜噜的玩偶，我把它放在床上陪着我睡觉。我突然想到，如果有一天我生了一场大病，躺在床上，无法健身，无法学习，无法和我爱的人一起散步，吃饭，做最平常的事情，这有多么可怕啊？我们现在活着，爱着，在努力地往前走，这就是最伟大的财富了。

大家好，我是马丁。最近不少同学准备 AI Agent 面试，问我有没有高频题清单。于是基于面试问题出现频次与难度加权排序，精选了 50 道最高频的必刷题，覆盖 Agent、RAG、LLM、MCP、AICoding 等核心方向，希望对求职或跳槽的小伙伴有所帮助。一、筛选说明排序规则：出现频次 × 难度权重（基础=1，进阶=1.5，深入=2） 更新周期：持续更新二、Top50 题目列表1、什么是 ReAct？它的思考-行动-观察循环和工具调用流程是怎样的？ 分类：Agent / LLM 难度：进阶 高频公司：淘天、腾讯、字节、百度2、RAG 中长文档切片的粒度和分块策略如何设计与优化？ 分类：RA...