京东 AI应用开发实习一面面经

在全民健康意识觉醒与数字化技术深度融合的背景下，成人智能体测仪作为健康管理领域的“智能助手”，正以精准化、个性化、场景化的服务模式重塑传统体能评估体系。从医院到健身房，从企业到社区，这一设备通过集成生物传感、人工智能与大数据分析技术，为个体提供多维度的健康画像，同时为机构提供科学决策依据。据QYResearch预测，2032年全球市场规模将达4.3亿美元，年复合增长率6.34%，其增长逻辑不仅源于技术迭代，更在于社会对健康管理的需求升级。一、技术革新：从单一指标到全场景覆盖的进化成人智能体测仪的技术演进可分为两个阶段：静态参数测试与动态功能评估的融合。早期设备以体成分分析为核心，通过生物电阻抗...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！项目拷打1. 项目中的Redis是怎么用的？存了哪些数据？2. 有没有做幂等性设计？比如用户连续点击两个提交订单，怎么做幂等性设计？3. 对于这个开源项目，你自己做了哪些升级改进？4. 如何保证Redis和MySQL的数据一致性？5. 如果MQ因为网络等原因，发送消息延迟，如何优化？6. 有用到事务实现吗？如果MQ发送消息失败，是回滚还是重试？7. MQ中的脏数据怎么处理？8. 秒杀流程怎么改进的？为什么要改为异步实现？9. 如果数据库故障导致无法写入，怎么处理？10. 限流部分怎么实现的，为什么要用AOP和注解？有哪些作用？11. 介绍一下常见的锁，乐观锁和悲观锁是什么？分别有哪些优缺点？AI相关1. AI用的多吗？用过哪些AI工具？2. 有没有用AI落地做过实际的项目，怎么做的？3. 了解Prompt Engieering吗？自己平时写Prompt有哪些经验吗？4. MCP、Skills、RAG了解吗？介绍一下5. 有没有了解过Langchain之类的框架，并实际做过RAG的实现等？6. 学习AI的初衷是什么？

1. Spring Boot启动时，SpringApplication.run()背后经历了哪几个关键步骤？思路按启动全流程：准备环境 → 创建上下文 → 刷新容器 → 加载自动配置 → 初始化Bean → 启动完成回答示例面试官您好，run方法的核心步骤是这样的：首先启动计时器，初始化监听器；然后准备运行环境，加载配置文件、激活配置；接着创建Spring应用上下文；再刷新上下文，扫描Bean、加载自动配置类；然后完成Bean的创建、依赖注入、初始化；最后执行Runner，发布启动完成事件，整个项目就启动好了。2. MySQL的二阶段提交（2PC）如何解决redo log和binlog的一致性...

一面 3.271.自我介绍2.聊聊实习的agent体系3.聊聊搭建agent遇见的难点4.多智能体协作，遇见了哪些问题，怎么解决的（聊了谷歌skill5大法则，应该蛮加分）5.你对rag怎么看?rag的问题在哪里?rag适合的场景（项目用了派聪明）6.实习技术栈，实习遇见的难点八股部分：1.聊聊g1垃圾回收器，什么场景适合用呢2.mysql分库分表，水平分表会存在什么问题?（引导我，得到最后的答案）3.索引问题，怎么样避免慢查询4.关系型数据库和非关系型数据的区别，适用场景5.聊聊dns，作用，工作流程。位于哪个层6.对分布式事务的了解软知识（跟我说，更深的技术等二面）1.遇见最大的挑战，怎么解决的2.怎么样获得mt，同事的信任3.实习遇见的难题，解决了吗手撕：明问我，是不是很久没有写了，给我最简单的：合并两个有序数（想用双指针，宕机了，居然没有写出来! 多次提醒我，最后让我直接用暴力，数组排序方法。让我最近抓紧练下笔试）反问节：1.核心业务内容2.业务当前难点，有没有agent体系/agent这块怎么做的二面 3.301.自我介绍2.聊聊腾讯的实习3.介绍下你做的agent体系4.讲讲为什么这样，全体流程是怎么样5.闲聊（有鹅选鹅，为什么要面其他的）6.询问腾讯的ai氛围，感慨腾讯太有💰7.共享屏幕，看了我的ai coding。我明确询问，是否是想了解下我的提示词（我讲述了思路和流程，讲了讲coding项目的想法）八股1.分布式cap理论，谈谈你的理解2.分布式事务，为什么要这样，你怎么思考3.mysql的存储引擎，区别4.mysql的高可用，数据一致性有哪些策略5.nacos这些，原理是什么6.buffer pool了解吗，原理呢7.学生真的有必要做分布式，微服务吗?三道题1.sql （联表查询）2.leetcode 股票买卖2的改编 （说我做这么快，那得再来一个了……）3.多线程实现死锁闲聊，反问1.分享了他的职业经历2.讲述当前太卷，学生不容易，要了解好多内容3.介绍团队业务，当前难点4.（你的面试表现挺不错，人也很自信，但是现在是千军万马过独木桥）告知会横向，望理解5.询问为何想去这个base地，介绍了base地实际生活感受4.3 进入人才库，邮件咨询后收到感谢信。全程无任何邮件回复和沟通，最差的一集