小红书AI全栈开发二面-日常实习

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

感觉面试官自己也不是很熟 没怎么招过1. 你挑一个最熟悉的项目详细讲一下，重点说业务背景、数据形态和你负责的部分2. 如果大模型输出格式和你预期不一致，你一般怎么处理这个问题如果只回答“加强 prompt 约束”会显得太浅。真实场景里，输出格式不一致通常有三层原因：第一层是模型没理解任务边界，第二层是格式本身太脆弱，第三层是生成阶段没有约束。我的做法一般是先把格式要求拆成字段级约束，尽量避免开放式自然语言和结构化字段混在一起；然后再根据场景决定是用 schema 校验、函数调用、受限解码，还是生成后重排修复。如果业务要求严格，比如必须产出合法 JSON，我不会只依赖 prompt。我会让模型先...

一面3.25：自我介绍拷打项目项目中的redis八股项目中的模型编排场景题：第三个项目和bd合作时，我干了什么，有争议时怎么处理的场景题：小红书站内的推送，前三天点击率高，后面的不高，怎么解决。二面3.30：介绍项目然后了解了一下项目细节，就没问了。可能就问了十分钟后面就是50分钟的产品场景场景题：小红书的推送文案怎么用AI写更好，怎么量化场景题：怎么利用AI突破抖音限制，给小红书引流3.30晚上oc都没怎么拷打技术，就爱狠狠问场景，感觉像在面产品

项目提问，为什么选择这个任务，开发中遇到什么问题，自己怎么解决的？项目开发中技术栈的选择和开发流程。 项目中你做了一些优化，有没有和旧策略进行对比，具体有哪些提升？ 介绍下prompt工程，你了解prompt自动化吗？ 介绍下sft，它是怎么做的，有什么衡量指标 rag知识库怎么搭的？向量维度的选择，embedding模型的选择 java里HashMap的底层实现，什么时候转为红黑树，为什么转红黑树策略这样设置，HashMap的key有什么要求（实现hashcode和equals） 编程题：java实现用一个标记位实现一个锁。和面试官说了不会，换成了K个一组翻转链表。