AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

感觉自己还是挺狗运的，比不上牛客这些双非大佬随便秒终于戴上红围脖了，xdm 加油

今天整理了一下滴滴二面的整体流程和高频考察点，明显能感觉到二面和一面的区别还是很大的。一面更偏基础和项目经历的初步了解，二面则会继续深挖项目细节、工程思维、技术选型、问题定位能力，以及 C++ 核心知识和手撕代码能力。很多题目表面上不难，但如果项目细节不熟、底层原理说不清、回答不够结构化，就很容易卡住。这篇复盘主要把这次面试中出现的题目整理出来，方便后面继续针对性准备。题目介绍一下你参加过的竞赛，遇到的最大挑战是什么？竞赛项目中你是如何做技术选型的？为什么选这个方案而不是其他方案？你的项目中是如何保证代码质量和可维护性的？项目中遇到过内存泄漏或崩溃问题吗？你是怎么定位和解决的？C++ 虚函数的...