日常实习-快手-电商llm算法二面

1. 互相自我介绍2. 项目开发中的难点3. 对部门业务的理解4. 户籍地5. 了解Agent吗，说说你平时使用哪些Agent6. 手上还有没有其他offer？7. 实习时长8. 反问：8.1 薪资8.2 工作时长8.3 带教8.4 多久给offer整体25分钟，已转录用评估，期待oc！

项目15min，项目怎么用agent优化和设计差不多20min，无手撕，聊得很开心1. 介绍一下项目2. 项目有没有用户/落地？（没有，进行过压力测试）3. 布隆过滤器概念，怎么解决缓存穿透4. 如果有黑客通过肉鸡生成大量商品id攻击详情接口怎么办，发生误判怎么办，怎么过滤（答的 预先根据合法id创建布隆过滤器，遇到误判查一次数据库，如果不存在通过redis的bfadd补位，可以防下一次的非法访问）5. apt框架相关5.1 怎么通过你这个框架把性能提高十倍？（beanutil换成编译期预处理，更快）5.2 为什么能判断出系统性能不足是框架的问题？（答的做了jmeter测试，qps瓶颈，老师建议，）5.3 怎么处理类的嵌套循环问题？（不知道）5.4 框架递归映射怎么做的？（也不知道，第一次被问这么深）5.5 是否考虑过APT能力的插件化设计，比如用装饰器增强日志采集和错误收集？（已实现编译器错误采集和属性注入检测，别的没做。。。）6. 项目前端模块是否全由AI开发？7.  有没有AI实践过前端的工程化？（react相关？这块胡言乱语）8. 普通前端页面和工程化页面的区别？9. AI在工程化中的局限性？10. 你说你参加过携程前端训练营，那你是怎么结合ai做前端项目的落地?11. ai和agent相关：11.1 如果要把一个电商项目面向AI设计并MCP化，怎么做？或者说要做哪个方向？（答的搜索方面的升级，做商品推荐）11.2 电商场景下需要更精细的用户消费习惯设计，需结合用户画像和语义理解做搜索推荐，使用mysql数据库是否合适？（答的向量数据库）11.3 PG数据库的横向扩展和pg vector能力更适合语义相似度检索，有没有深入了解这方面或者使用过？（没有）11.4 Pg在向量和图数据库方面的潜力有了解吗？（不会，面试官说PG能通过商品间的图关系实现推荐系统的底层支持）11.5 有没有考虑或者做过embedding层设计？12. Agent是否需要有读数据库的能力？（答的让skill做，但是面试官不太满意）13. agent调工具的实现方式有哪些？14. function calling了解吗？15. skill和mcp有什么区别16. 反问PE全栈这个岗是做什么？（结合ai全链路开发）面试表现怎么样？感觉问的超级多ai相关的知识，这俩天刚开始学，给我问蒙了

部门 业务研发平台时间 3.31 19点70分钟前面40分钟讲实习，深挖，问设计能不能优化。八股：hashmap线程安全吗？concurrenthashmap1.7和1.8区别？手撕：k个一组反转链表ai coding （我最擅长的了）

字节暑期非技术岗2.28投递3.9 一面3.12 二面3.18 hr面许愿oc快快到。