落地能力很重要

如果简历上有AI项目,就准备接受拷问吧,从 RAG 原理、向量库选型、如何降低模型幻觉,到 MCP、智能体工作流、落地场景优化,几乎全是工程 + 场景双管齐下。
不再是纸上谈兵背概念,而是问你真做过什么、怎么解决问题、怎么上线运行,考察AI落地能力。
#面试官最爱问的 AI 问题是......#
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我靠,我就有一个,但是我那个项目全是 ai 写的。上次面腾讯云一直问我那个,人都傻了
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发布于 今天 16:15 陕西

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昨天 21:54
吉林大学 Java
项目是RAG+点评,全程1h30min用英语简单介绍自己1.平时都是怎么学技术的2.线程和协程的区别?3.了解过线程池吗,为什么要用到线程池4.知道哪几种线程池?5.把一个任务扔进线程池会用什么方式处理6.知道哪几种拒绝策略,基于什么样的场景会去选择这样的拒绝策略7.多线程场景下,如何保证线程安全8.Synchronized ReentrantLock的区别?9.发生死锁的条件?10.使用锁的时候有哪些注意事项,怎么样加锁会比较好一点11.JVM内存结构12.int变量和Object变量会放在哪个区域?13.GC算法各自适用的场景?14.ACID,原子性一致性怎么实现的15.优化一个索引或者设计一个索引,需要考虑哪些16.B+树结构,为什么要用B+树,有什么优点17.什么是空间局部性ai项目介绍18.系统架构大概是怎样的19.生产过程的数据怎么记录的20.为什么要用阿里的大模型21.分块策略怎么做的22.怎么评估检索效果23.如果问了一个知识库里没有的问题,系统怎么表现24.检索效果不好的话,如何排查和优化25.QPS特别高的话系统会有什么瓶颈第二个项目26.项目中redis的作用27.redis的IO模型28.redis为什么快29.为什么用Cache-Aside,为什么不用其他策略30.热点key该怎么处理31.分布式锁的维度?32.抢购过程整体链路?33.100万人同时抢一个商品怎么解决34.用户同时在多个分片抢购怎么解决35.为什么用MQ,有什么作用36.如何判断消费成功37.如何保证消息幂等性重问第一个项目38.假如系统10分钟内一直告警,运维agent怎么去处理,有什么好的优化方案手撕:LRU缓存
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昨天 23:46
已编辑
腾讯_后台开发(实习员工)
实则已经躺了几个月了想起来牛客还有个号..bg: 211本,1段BAT半年实习+2段中厂实习(实则还有数不清的小厂实习,没待多久就不写了),网安转测试转后端版秋招总结:(2ssp➕3sp➕1🥬  )小红书 offer拼多多 offer腾讯音乐 offer滴滴 offer作业帮 offer招银 offer 烂🥬其他公司简历挂了很多,一面挂了很多,看过我帖子的朋友也知道我曾达成秋招连续 11 次一面挂,黑暗的 9 月经验:1. 秋招要早投我是很早就投了,秋招开了没一周就全投了,总共42次面试。你得有面试的机会才有机会拿 offer有朋友跟我类似bg,晚投了半个月,只有6次面试。。2. 利用面试多补齐简历漏洞比如面试官更想知道你做的需求的价值,需求的上下游是怎么样的,遇到 bug 怎么定位的?每次面试后多总结总结3. 运气太重要了有时没有面试或者拿不到 offer 只是差了点运气,不要觉得自己的能力有问题4. 不要 all in 实习转正本人转正失败,但转正前我就开始准备秋招了身边有朋友 all in 转正直到 11 月,后面还被鸽了,还错过了秋招投递最佳时间感概:从开始实习到现在,转眼已经一年半了,我终于摆脱了实习生的身份。终于混成正职了!记录一下㊗️大家秋招春招实习工作都顺利!
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