求问：怎么感觉现在多模态算法岗比开发还多

意向：对公司的意向，如果有多个Offer如何选择岗位匹配：对公司业务和岗位如何理解、过往经历能复用到当前岗位来吗？经历：过往最难忘、有影响的经历薪资：个人薪资意向，如果给不到还考虑吗工作时长：能否接受强度

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1.为什么一人一单的缓存用set来存储?为什么存储用户ID2.秒杀系统从前端到后端有哪些流量的过滤?着重问了前端3.逻辑过期解决缓存击穿的问题，具体是怎么做的?知道缓存雪崩吗?4.数据一致性是怎么保证的?更新数据库再删除缓存，不会出现前面的缓存击穿问题吗?直接更新缓存为什么会消耗过大?5.限流是怎么做的?滑动窗口是用什么结构实现的?6.redis的数据结构和数据类型有哪些?7.mysql里面有哪些索引类型?8.聚簇索引和非聚簇索引的区别?9.mysql索引用的是什么数据结构?10.知道B+树吗?11.秒杀系统里面哪些用了索引?秒杀里面哪些场景可以加上索引?12.介绍一下RAG项目13.查询重写是怎么去做的呢?14.embedding模型用的是什么?有了解过其他embedding模型吗15.rag检索优化之后，准确率提升了多少呢?16.拷打之前的实习经历?有没有什么成果呢?17.平时用java比较多吗18.java的垃圾回收机制19.openclaw的底层原理20.算法题:数组中第K个最大元素

结合我自己春招18场AI岗面试的经历，以及牛客上百篇26届AI岗上岸面经，给大家整理了这份AI项目面试拷打全考点分档盘点，覆盖99%的校招AI项目面试问题，从基础必问到死亡追问，分模块拆解，标注高频程度和岗位适配度，不管你是AI应用开发、Java后端转AI、还是算法岗，都能直接对应准备。先说明：本次盘点覆盖2026年校招最高频的AI项目方向，包括RAG知识库/多模态RAG、垂直行业Agent、AI应用开发、大模型微调、端侧AI，所有考点均来自真实面试真题，应届生直接按这个清单准备，面试官拷打不动你。核心分档逻辑：【基础必问层】：90%的面试都会问，项目入门门槛，答不上来直接凉，判定项目不是你做...