美团26秋招后端开发二面

一面： 1.实习经历追问，数仓建设流程 ，为什么要设计各个层2.spark的任务调度流程，spark的数据量级3.spark的性能优化经验？4.如何定位任务失败？有哪些原因？分别应该怎么处理5.对于数据治理的理解，在元数据管理的治理中不同的元数据分别有什么作用？你是怎么使用的？6.数据倾斜的情况在具体的什么业务中出现，举例，并给出你的优化方案7.如何去保障数据的质量？数据标准你是如何制定的？8.为什么源数据存在mongoDB？9.了解agent么？大致讲一下agent的工作原理，mcp和functioncalls的区别是什么？10.是否参与过模型的微调？agent的数据具体如何处理？数据增强那一块是怎么做的？手撕：拓扑排序，leetcode hot100课程表的变形 medium难度（之前背过模版所以还好）二面：1.具体追问了数据倾斜和OOM的问题是如何处理？2.数据治理这一块你做了什么？不要说数据治理分这些3.你是怎么做数据监控的？有哪些方面的监控？你如何具体定位问题去解决？4.你的数据标准是如何制定的？你如何去保证数据的准确性和一致性？5.agent这块是否了解？你实习主要是做什么的？agent的原理和强化学习这些是否有了解过？手撕：接雨水 用了双指针后要求用单调栈

1、实验室方向以及相关项目 10min 2、 Spring 框架常用的注解有哪些？ 3、@Autowired 注解的底层原理是什么 4、在实现  @Autowired  的依赖注入时，是怎么通过反射来获取成员变量的？ 5、具体是用什么反射方法来获取这些字段（Field）？ 6、获取到字段后，又用什么方法来检查它是否被  @Autowired  注解标记？ 7、请讲一下 Spring 中一个 Bean 的生命周期 8、谈谈你对 JVM 调优的理解，有哪些常见的调优参数或方法？ 9、在启动命令中调整 JVM 参数，怎么做？ 10、解释一下 ThreadLocal 是什么，以及它的底层原理。 11、...

1.怎么看待大模型场景的 Agent,比如说我们在大模型之前写 workflow，现在换成了 Agent,或者之前是小模型换成了大模型，仅此而已。你认为真的 Agent 相比过去解决了更多的问题吗?为什么?2.你认为之前的传统行业写 workflow 和现在的行业 agent，有本质的区别吗?3.你去构建一个 Agent 架构或者系统的时候和传统的后端架构业务架构来说，有一些什么不一样的地方吗，有哪些是要额外关注的地方吗?4.你提到性能问题，你之前做 Agent 的时候有提到大模型推理加速相关问题吗?5.你做 Agent 系统的时候，你有没有遇到一些比较深刻的问题，或者设计 Agent 架构的时候怎么设计的?比如比较复杂的问题，很难解决的问题。6.你刚才提到了 Multi-Agent，你认为不能用传统的业务逻辑来解答?为什么一定西用 Agent 来解答。7.传统的业务后端框架，我们通常是将业务问题抽象成一个标准化的流程，设计成比如算子化等标准范式，这是传统解决大模型的思路，在大模型场景里，在大型场景化中，可能很多你需要在原来的工作环境中去抽象或者标准化的东西它自己经搞定，他不在需要你去设计什么，那这个时候在 Agent 中，就变成了下限很低，上限很高的东西，有些人可能就根据可视化的界面拖拽就创建了一个 AgentRAG，那这个时候你觉得真正需要工程在里面参与的部分还存在吗?或者说你觉得在这里面到底要解决一个什么问题?还是说从业务的场景下就退下来了，真正去做像 &&z&, dify 这种平台性的架构就可以了。8.你最近有没有看过一些和 Agent 相关的前沿的技术报告，论文，或者先进的技术9.算法题寻找众数，并且要求不存在众数返回-1

项目和实习信号量、互斥锁、循环锁分别解释一下进程和线程内存空间，进程的内存空间块是怎么分配的，线程都是共享的吗（答了threadlocal但是感觉面试官不满意）进程之间是如何通信的TCP挥手如果服务端一直没收到ACK咋办HTTPS握手的时候具体是怎么协商密钥的，具体解释对称加密和非对称加密TreeMap、HashMap、Table介绍一下，HashMap不是线程安全的如果出现了死锁怎么办死锁的条件和如何避免重写和重载，静态类能重写吗Java的反射、注解、泛型什么情况下需要建立索引？什么情况下不需要建立索引算法：两数相加||，要求空间复杂度为O(1)，脑子抽了没想出来O(1)的每次面字节都感觉自...