腾讯teg ailab后台开发实习一面

总共50min八股+30min做题
1.实习介绍
2.你熟悉哪些编程语言
3.go的channel介绍下
4.go的recover panic defer关键字
5.go中的slice和数组有什么区别,slice的底层是什么
6.go的context了解吗
7.mysql事务说一下(ACID特性)
8.mysql的索引相关
9.你提到了B+树,介绍下
10.B+树的叶子结点之间是通过什么链接的
11.怎么判断sql走了索引(explain关键字)
12.mysql的基础数据类型
13.mysql中的char介绍下,,一般那些场景用char
14.redis数据结构
15.介绍下redis的跳表那些
16.redis集群了解吗,介绍下
17.redis AOF快照哪些介绍下踌关
18.python看你也用过,那解释下装饰器
19.python的生成器
20.python的协程序
21.python async关键字怎么用
22.python yield那些用过吗
23.看你做过java的项目,介绍下spingboot中@service和@Configuration的区别
24.看你简历写了前端,那你说下vue2和嗵vue3的区别
25.了解vue中beforeMount吗
26.你简历上写了kafka,你用kafka干嘛的
27.简历上还写了k8s介绍下k8s的底层
28.ElasticSearch看你用过,介绍下底层结构
29.你的第一段工作经历主要做了什么介绍
30.你目前在momenta实习干了什么
31.leetocde3 最长无重复串绰上
32.给了几个字符串,输出按字典序排序的吩据有结果
33.做完题又问我你对大模型怎么看
34.大模型在哪里能改变我们的生活,你怎么看
35.你觉得你还有哪些技术栈你会但是我没问到
36.你有什么想问的
全部评论
很全面
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发布于 2025-11-26 16:07 广东
咋都是八股啊
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发布于 2025-11-25 20:19 广东

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02-12 13:01
已编辑
深圳店小秘_赛狐erp_Java开发
ai时代其实做底层的基础模型开发永远都是少数人,而大部分人其实做的依然是开发方向,agent,rag,后端这些。可能有人说我学agent不需要学后端语言,其实并不是这样。我看了公司的ai项目,其实也会涉及到一些缓存,数据库的存储。agent开发不止需要的是对于大模型的基础性理解,还是需要一定的工程能力。刚开始企业在招聘的时候,主要考察ai是因为产品还在初始阶段,用户量不算很大。用户量大到一定程度就需要工程能力了,降级,容错,数据存储,性能优化,这是工程能力,而ai幻觉,输出质量稳定性,agent编排,微调需要的是ai能力。以下是更偏后端的ai开发的全栈能力1.  基础后端能力一门业务语言,框架,体系(java/golang/cpp)核心是构建后端服务,语言并不是最重要的,框架也不是最重要的。后端能力学框架并不是框架本身,而是涉及到底层的网络/io/数据存储/操作系统。为啥用多路复用,怎么结合业务逻辑配置缓存淘汰策略,其实是对计算机本质的理解。框架,中间件都是一层套一层的,最终会回归到最本质的io与trade off2.ai能力超越调用API,需理解大模型的核心原理(如Transformer架构、注意力机制)及其能力边界。ai应用侧的能力prompt,rag,mcp,langchainagent编排3.大数据处理能力随着互联网公司的数据量增大,普通的mysql以及不能支持高效的查询。对于一些复杂的聚合计算,报表这些通过简单的行式存储(tp)已经不能满足未来的需要,所以出现了列式存储(clickhouse/doris)。需要了解从tp数据库的清洗流程(flink流式处理/离线处理)ai时代我认为,数据的作用将会不断增大4.垂直领域的业务能力互联网(金融/电商/社交/内容/直播)都需要ai来赋能以我所在的跨境电商行业为例,你是否熟悉电商下单到跨境物流(头程,尾程)再到合规等业务,能否打通业务全链路形成闭环为什么未来需要全栈能力?(1)ai提升了代码开发的效率,如果我们把java,大数据,ai分成3个岗位,中间的沟通时间就会浪费掉,而ai更加擅长的其实是技术细节的coding(2)做ai开发prompt,rag,agent编排的偏向ai侧的工程师,其实是需要非常熟悉业务的,而java工程师最擅长的就是业务,不如让一个人去做,效率最高,不懂业务做ai开发效率是没那么高的就像美团履约团队,让前端去转后端一样,有可能未来,全栈正在成为一种趋势所以,先广度,再深度,先把工程能力和ai能力的广度建立起来,再对一些方面进行深挖最后再来谈谈为什么我认为ai是取代不了程序员的。我认为最核心的一点就是未来写代码有可能是一个需要情商的事情?什么叫需要情商,就是你废力去做的一个需求,可能用户根本不需要。举个例子,产品问开发,你认为这个需求最多能够承受多少数据量,开发问产品,你认为客户的需求能做到多少数据量就可以了。像saas公司,你真的要做到满足客户100%的需求嘛,不是的,因为你真满足了,你的服务器成本会很高,公司发现不划算。这就是一个trade off的问题所以本质上程序员开发涉及到情商/成本trade off/商业化思维的时候,ai做不了了还有一点就是行业的业务,以我在saas公司的经历,我认为saas公司其实就是在垂类赛道把行业的业务知识搞透了,赢得了客户的信赖,而其中一些业务设计,ai理解起来会非常困难。垂直领域的业务知识或许会成为程序的壁垒之一
聊聊我眼中的AI
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工作职责 1、根据需求完成数据平台相关系统的前端开发与迭代,覆盖 Web 场景,移动端以响应式适配为主;2、在现有技术栈与规范下实现页面与交互,复用组件库与设计系统,保证交付质量与一致性;3、配合后端完成接口联调与问题排查,按期交付需求、修复缺陷并进行回归验证;4、基于常用图表库实现数据可视化,完成报表、看板和简单的交互分析;在指导下进行基础性能优化;5、遵循工程规范(代码风格、Git 流程、提交规范),参与代码评审与文档补充。任职要求1、2027届及之后毕业的在校生,本科及以上学历,计算机相关专业;2、熟练掌握 JavaScript/TypeScript 与 HTML/CSS,至少熟悉 Vue 或 React 其中一种,能独立完成中后台页面开发;3、熟悉常见前端工程化工具与包管理(Vite/Webpack、NPM/Yarn/Pnpm),会使用常见脚手架;4、能阅读 PRD/原型并快速还原设计,注重交互一致性与可用性;5、具备数据可视化开发经验,能使用 ECharts/AntV/G2Plot 等实现常见图表与图表联动;6、良好的沟通协作与时间管理能力,能按里程碑交付、响应问题并持续优化。面向对象2027届及之后毕业的在校生投递链接https://jobs.mihoyo.com/?sharePageId=121176&recommendationCode=0PQ57&isRecommendation=true#/campus/position/8148
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