阿里国际JAVA一面面经

感觉面的整体还不错，不知道是哪里出了问题...1.项目拷打为主2.主要badcase及如何改进3.GRPO怎么对模型的参数进行更新（loss是什么）？4.你的Agent用了什么框架？langchain聊不了解？5.你做的科研是否有业务相关的背景和支持6.消融实验使用了哪些模型？它们之间有什么区别7.你怎么验证做的东西的效果？8.MCP介绍一下，有没有相关的实践经验？9.手撕题，hot100原题，搜索插入位置，直接秒了

作为已经实习的牛马，已经失去了自己学生时代最后一个寒假😭😭年假期间就懒得去想代码，agent，skills，mcp那些了。跟好久不见的朋友们约出去玩会吧！！！吃吃饭，聊聊天，讲讲职场遇到的好玩的事儿，以后有什么安排，毕了业去哪旅行～

线程池在项目中哪个地方用到了？阻塞队列的相关说明？队列是否一直存在？下一次定时任务是否要重新创建队列？消费者的并发线程数是多少？多线程消费时是否存在互锁 / 数据安全问题？分布式锁是如何实现的？分布式锁应用在哪个项目中？项目中是否做过 JVM 内存调优？具体怎么调的（堆大小、新生代 / 老年代分配、分配依据）？对 MySQL 索引的了解及项目中的使用场景？订单号长度不等时，索引如何处理？可变字符串作为索引是否生效？会有什么问题？联合索引的顺序与查询效率是否相关？聚簇索引能否手动单独建立多个？对 Spring AI 和 MCP 的了解？是否上手过向量与大模型的结合开发？实习中 AI 开发的使用频率？使用过哪些 AI 辅助开发工具？这些 AI 工具在实习项目中是否实际应用？个人更倾向 Java 还是 C++ 方向？交易平台项目是下载源码改造还是自主开发？若用 AI 辅助编程重新开发交易平台，思路是什么？面对定制化业务需求（如收费站数字化转型系统），使用 AI 编程的具体步骤是什么？老家是哪里的？目前所在城市？后续课程安排是否紧张？是否需要做毕业论文或帮老师干活？对公司业务、技术栈的疑问（候选人主动提问）？面试后续流程及轮次（候选人主动提问）？感觉不是支付相关的业务（说是做数字化转型的）。后续如果ok还得去福州线下面试

接上篇 https://www.nowcoder.com/discuss/847995166416703488?sourceSSR=users还缺少了平台和中间件的部分没有和大家交流，这一篇补充一下平台&&中间件和 AI 相关的平台主要就是 Maas 平台和机器学习平台，Maas 平台，大家最熟悉的就是阿里云百炼，用于模型部署，模型微调，并且整合知识库，Agent平台的综合平台AI 中间件主要包括 AgentRuntime，AI 网关 等等资料推荐：首先是平台侧，对于大模型的工程化平台，开源的，我是最推荐 langfuse 的https://github.com/langfuse/langfuselangfuse 是 langsmith 的开源平替，包含可观测，评估，提示词管理，数据集管理等主流功能机器学习平台就比较复杂了，这个主要是各个公司的内部平台，用于算法同学快速迭代的，所以开源的资料比较有限，但我也找到合适的可以学习的https://github.com/kubeflow/kubeflow目前最主流的 MLops 工程包，很多机器学习平台的核心功能都是通过这个的组件编排实现的，通过学习这个，就可以逐步理解机器学习平台的核心功能此外还需要补充，k8s 和云原生相关的技术栈，用于优化模型的部署和调度。此外还要学习 Ray 这个不可或缺的分布式框架https://github.com/ray-project/ray然后是中间件这边AgentRuntime智能体沙箱，用于安全，快速，高效的运行智能体应用，并且和 k8s ，serverless 等相关技术结合，实现毫秒启动和动态扩缩容开源可以看看火山的子项目https://github.com/volcano-sh/agentcubeAI 网关只推荐阿里的开源 AI 网关 HIgresshttps://github.com/alibaba/higressAI网关除了一般网关的功能之外，还要支持，mcp托管，http无缝转mcp，模型路由等等，higress通过一个巧妙的插件系统接入了这些，并且还保留了大流量网关需要的核心功能（这个项目的语义化检索mcp插件是我写的，感兴趣的牛友可以看看）上面的这些，基本就把我认知中设计 AI 的开发岗位都讲的差不多了，其他评测平台和数据 pipline 搭建的，基本都是比较常规的技术栈，不太需要单独讲，比较喜欢鸡架的同学可以冲这些岗位。后面的系列规划：1. 从 0 - 1 实现一个 Agent 框架（教程 + 源码）可以写到简历上面的2. 一些有意思的项目推荐，目前已经想好了两个，后面发一下3. 自己的一些踩坑记录（比如后面暑期继续找垂直实习踩的坑）