美团后端开发 暑期 一面

自我介绍是没有的一上来先问实习中的难点然后问了下项目中怎么用aop的，如何考虑性能后面全是开放性问题：从0到1学习一门技能的过程，什么动力促使你学习它的，有没有遇到过不配合工作的同事，如何确定某个技术是否适合这个场景最后给了个ai coding我真不行了

1. 探讨vibe coding，问一般的流程，先plan在做？如果中途错了你是如何改正的，后来引到spec coding了2. 蚂蚁实习相关，为什么不用mq而是自己在链上写一个生产者消费者消息队列3. 蚂蚁实习相关，状态流转如何设计的，如果有状态错误有什么解决方法或者兜底？4. 蚂蚁实习相关，DAG拆解引擎如何质量保证，用了什么范式怎么解决的，plan和react？重新规划是怎么做的5. 蚂蚁实习相关，如果任务编排编排图出现了环，如何解决6. 蚂蚁实习相关，为什么链下监听用的是轮询而不是事件驱动，是怎么考量的，效率能差多少7. 蚂蚁实习相关，如果轮询的队列过多会不会有并发安全问题，区块链虽然是单线程的他是如何优化高并发的8. 网易实习相关，用了双塔召回流程，参数调优是怎么做的9. 网易实习相关，问ragas如何衡量rag的效果，如果content precision低了优先考虑调整topk还是chunking，调整之后的效果是怎么样的10. 手撕：二叉树最大路径和

1h左右，面试官人很好，我答不出来的时候会引导我。组里是做OLTP相关的。项目介绍对称协程是什么协程A调用了协程B，B完成后，怎么知道要返回A除了协程还有什么实现异步的方法有哪些零拷贝相关的系统调用mmap映射的内存属于内核态还是用户态进程除了通过fork创建，还可以如何创建？进程创建的流程。snapshot是什么隔离级别？各个隔离级别怎么实现的？什么是脏写？可能会产生什么问题？LRU-K算法题：爬楼梯。

1.深挖实习项目，拷打了四十分钟内容大概如下：rag 构建，向量数据库原理选型，元数据过滤，混合检索怎么做的，重排，召回，评价指标，分层架构怎么设计的，兜底策略，工具调用失败或者顺序性怎么保证，非常全面，同时延伸场景题，如果设计一个可中断的智能体系统怎么做，用户多，点击次数频繁怎么做优化，rag 知识库文档有十几万，怎么办，以及如何不让大模型胡说以及说一些隐私数据AI coding 相关知识以及场景题，如何设计一个大项目代码与 agent 交互系统，大模型 token 有限情况下。transformer 原理，只说结构 qkv 还不行，继续问深的。skills，tool，mcp，openclaw 都有问到，以及自己在科研或者实习项目中怎么用，有什么心得八股：十五分钟bitmap ，缓存穿透，击穿，雪崩布隆过滤器原理es 倒排索引原理mysql 慢查询，如何排查，索引结构，索引失效情况消息队列保证消费唯一性以及顺序性。手撕：单词频率  十分钟反问：表现（AI 广度够了，深度还需加强，transformer 底层原理，一些参数含义等等）部门业务多久有通知美团很重视 AI 的问题，会一直问到不会的那种😭