腾讯天美游戏客户端一面凉经

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.学习后端的方式，程度,时长3.为什么要做第一个项目4.项目过程中遇到的困难，讲一两个5.用了什么编程工具，如何和ai交互，用ai过程中遇到的问题6.有什么好的使用ai的方法，可以分享7.openclaw有没有应用8.对未来的职业生涯是怎样规划的9.希望自己在工作岗位扮演一个什么样的角色10.有模型微调的经验吗11.大模型的原理12.enconder和decoder理解13.自己的优缺点14.学习新技术的方式15.harness工程的了解

🕐面试时间：26.4.7-一个小时💻面试岗位：智能体与大模型应用开发❓面试问题：1、面试官先介绍下岗位和业务2、自我介绍3、NL2SQL项目的数据源和数据表有什么类型4、NL2SQL的具体流程介绍一下5、提到的用户开始会话之前选择数据源和数据表，这个怎么做的？是用户自己选的还是根据用户的问题智能体选择对应的表？6、那假如1w+数据表，用户该如何选择呢？答：这种场景下就得使用智能推荐去找相似度高的表。7、你理解的Agent系统架构是什么样的？包含哪些层，具体功能是什么？8、提到了Skills，了解过Skills吗，在实践中有用过Skills吗？9、CLI有没有了解过？10、CLI和MCP的区...

攒人品中！ 问八股：1.介绍一下transformer架构，它解决了rnn和cnn哪些无法解决的问题？2.怎么理解词与词之间距离的概念？为什么大模型需要知道这个距离？3.transformer的核心机制是什么？能不能用一个具体的例子串一遍里面所有概念？4.你提到的QKV能不能具体讲一下？它的核心作用是什么？5.模型层叠加之后会出现什么问题？我们要引入什么机制去解决这个问题？6.传统的残差机制会有什么问题？现在业界有没有提出一些新的解决方案？7.现在业界有很多先进的大模型，有些是7b，有些是325b，这个b的概念是什么？我们在做模型选择的时候怎么选？8.对于不同的细分领域，能不能讲一下你对现有的模型厂商他们参数量选型的了解？9.现在给你一个场景，比如说我们做ai coding，你会怎么去选择参数量？10.对话型模型和推理型模型之间的区别是什么？分别适用于什么样的场景？11.简要的介绍一下engine、sub engine、skill、mcp这几个概念，他们的用途是什么？在代码开发过程中分别用来解决什么问题？12.在开发过程中，多轮迭代会话后工程越来越难以维护，你有没有什么好的建议？13.对于上下文工程的最佳实践，常用到的一些技术或者解决方案都有哪些？14.目前这个体系还很复杂，有没有现成的东西来辅助我？有没有了解现在开源社区很火的一些解决方案？问实习：15.聊一下实习期间你遇到最困难的一件事，这件事你是怎么解决的？得到了一个什么样的效果或结果？16.为什么你会选择lsp这个方案？你是怎么找到和评估这个方案的？17.如果说进一步提升的话，你觉得还有什么方向可以改进？让你现在再做一遍的话你是否会选择重新设计？无手撕

1. 你之前接触过的中间件里，挑一个最熟的讲讲它的核心设计，重点说为什么要这样设计如果讲消息队列，比较容易拉开差距的不是背概念，而是把吞吐、可靠性、顺序性和扩展性之间的取舍讲清楚。比如一套高吞吐 MQ 通常会采用顺序写磁盘、分区模型、批量发送、批量拉取和零拷贝来提升吞吐，但这么设计以后，消费顺序只能在单分区内严格保证，跨分区顺序就必须交给业务自己兜底。再比如可靠性不是简单开个副本就完事了，生产端要考虑重试和幂等，Broker 要考虑刷盘和副本同步策略，消费端还要考虑重复消费和位点提交时机。真正难的是理解这些机制不是孤立存在的，而是围绕吞吐、延迟、可恢复性一起做平衡。2. 软件工程里的设计原则你...