2026年面经
2026年面经
面试结果：
投递简历300+，约面20场，面试12场，通过4场，最终拿到1个offer。
| 序号 | 面试时间 | 面试公司 | 面试岗位 | 是否通过 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 3.9 | 快手 | Java开发（KPI面） | 未通过 |
| 2 | 3.11 | B站 | 客户端开发一面 | 通过 |
| 3 | 3.12 | 美团 | Java开发 | 未通过 |
| 4 | 3.12 | B站 | 客户端开发（二面） | 未通过 |
| 5 | 3.13 | 高德 | Java开发 | 未通过 |
| 6 | 3.20 | 美团 | 大模型应用开发 | 未通过 |
| 7 | 3.23 | 快手 | 后端AI开发 | 未通过 |
| 8 | 4.20 | 汇川技术 | Agent应用开发 | 通过 |
| 9 | 4.23 | 汇川技术 | Agent应用开发（二面） | 未通过 |
| 10 | 4.24 | B站 | 开发实习生一面 | 通过 |
| 11 | 4.25 | 南芯半导体 | Agent开发实习生 | 未通过 |
| 12 | 4.27 | B站 | 开发实习生（二面） | 通过 |
以下基于豆包分析录音生成
1 快手JAVA一面 KPI面（30分钟/3.9）
- 问个人情况？
- 问论文，介绍一下论文？
- 讲一下你的项目流程？
- 线程池的参数有哪些，你都是怎么设置的？
- 写一个动态规划算法，一般要注意什么？
- 介绍一下IOC和AOP？
- 介绍一下redis持久化的机制？
- 介绍一下你的项目中是如何构建一个ES搜索服务的？
- 介绍一下JVM内存结构？
算法：反转链表
2 B站客户端一面 （30分钟/3.11）
（一）背景与岗位匹配类
- 你做过客户端开发的工作吗？
- 你是只用过Java，Kotlin这门语言你听过吗？
（二）Java基础 - JVM与垃圾回收类
- 讲一下Java对象的生命周期？
- 谈一下你对垃圾回收的理解？
- 垃圾的定义有两种方法，除了可达性分析还有一种是什么？分别详细讲解这两个方法。
- 垃圾回收算法的种类（新生代、老年代相关GC）有哪些，分别讲讲？
- 详细说说标记清除、标记整理、复制这三种垃圾回收算法？
- Minor GC、Full GC一般分别用哪种垃圾回收算法，结合存活对象/垃圾对象的数量分析？
- 对于Java的内存优化有什么理解和想法？有没有用过内存友好的数据结构？如何避免内存泄漏的经验？
（三）Java基础 - 集合与哈希类
- 用过HashMap吗？讲一下HashMap中哈希的原理？
- equals和==的区别是什么？
- 哈希冲突的解决办法有哪些？HashMap是如何解决哈希冲突的？
- HashMap的初始容量、负载因子分别是什么？为什么初始容量是2的幂次方？为什么负载因子是0.75？
- HashMap是线程安全的吗？
- Hashtable相较于ConcurrentHashMap解决线程安全问题有什么不好的地方？
（四）Java基础 - 并发编程类
- 讲一下你对synchronized的了解？
- 你理解的线程安全是什么？线程安全的三要素是什么？
- synchronized保证了线程安全的哪些特性？它是怎么保证可见性的？
- synchronized可以修饰什么东西？修饰静态方法时锁的是什么？修饰非静态方法时锁的是什么？
- synchronized有哪些特点（可重入、公平性等）？
- synchronized的锁膨胀优化过程是什么？
- 什么是CAS操作？
（五）AI应用与认知类
- 你用过OpenAI、ChatGPT等AI工具吗？你是怎么看这些AI工具的？
- 你具体是怎么用AI工具做项目、写代码的？AI生成的代码占比大概有多少？
- 你觉得使用AI工具存在哪些风险和不顺手的地方？
3 美团JAVA一面（45分钟/3.12）
（一）高并发秒杀系统项目深挖
- 展开讲秒杀系统中多种高并发策略的实现、区别、优缺点，以及不同场景的选型依据；
- 仅判断库存大于零能否解决CAS的ABA问题？不用原子类仅用Integer能否解决ABA问题？分布式场景下如何解决ABA问题？
- 用线程池削峰填谷的好处、坏处分别是什么？线程池队列满了会发生什么？
- 服务器扩容后，单机线程池在分布式场景下会导致什么问题？
- 单机场景下对比synchronized锁、数据库乐观锁、Redis+MQ异步落库三种秒杀方案的优劣；
- 秒杀场景中选择MongoDB而非MySQL的原因？二者核心区别是什么？
- MongoDB的集群部署机制有哪些？数据分片的策略有哪些，该策略的专业名称是什么？
（二）设计模式相关
- 基于责任链模式做的预处理器机制有什么好处？没有该模式会有什么问题？
- 除了责任链模式，还有哪些更好的设计模式解决if-else嵌套问题？为什么选择责任链而非状态机模式？
- 除了责任链、状态机模式，还了解哪些设计模式？
（三）Spring相关
- 选择Spring StateMachine做状态机管理的原因？调研过其他状态机框架吗？该框架的优势是什么？
（四）AI医疗微服务平台项目深挖
- RAG检索增强的好处是什么？没有RAG直接调用大模型会存在什么问题？
- 除了RAG，还有哪些方式能为大模型提供领域上下文？
- 微调有哪些技术手段？
- Nacos作为注册中心的作用是什么？为什么需要注册中心？
- 服务调用时是否需要实时从Nacos拉取服务信息？有什么机制减少对Nacos的请求？
- 注册中心存在什么坏处？如果注册中心挂了，所有服务会不可用吗？
- 注册中心的注册表该如何设计？用什么存储类型/数据结构实现？
- Redis挂了该如何处理？能否用Caffeine做本地注册表？
- Caffeine作为本地注册表的好处、坏处分别是什么？
- 注册中心和本地注册表之间的更新机制是什么？
（五）缓存相关
- 二级缓存（Caffeine+Redis）中，如何解决Redis更新后多节点Caffeine数据不一致的问题？
（六）算法编程题
- 实现二叉树的层序遍历，分析算法时间复杂度；
- 手写线程安全的单例模式（后续因不会换题）。
4 B站客户端二面（20分钟/3.12）
（一）岗位匹配与客户端基础类
- 你有过端上应用级开发/DEMO编写的经验吗？
- 对端上的标准技术栈有了解吗？
- 了解端上的消息通信方案是怎样的吗？
- 安卓中比较常用的本地数据存储方式有哪些？
- 了解端上的一些UI组件吗？
- 对标准的视频播放协议流程有了解吗？
（二）AI核心技术类
- 说说RAG、MCP的技术流程和技术交互栈分别是怎样的？
- 什么是向量化？
- 做向量化匹配时的主要标准是什么？
- MCP协议的本质构成是什么？
- 尝试过在本地部署AI服务吗？
- 部署本地大模型服务时需要注意哪些问题？
（三）服务端高并发与缓存类
高并发业务场景下，设计服务端缓存架构需要注意哪些东西？
（四）方案设计类
如果要做本地数据库的升级方案，过程中需要注意哪些问题？
（五）项目与技术分享类
有没有做过有趣/有技术深度的东西，可以做基础分享？
5 高德JAVA一面（55分钟/3.13）
（一）AI医疗微服务平台项目深挖
- 如何对大模型的回答和行为进行约束？
- 使用提示词（Prompt）时需要注意哪些要点？
- 若大模型给出错误医疗建议，如何从系统层面发现/拦截？
- 如何解决大模型对话的上下文超限（无法回话）问题？
- 图片上传时若出现图片过大、超时问题，该如何解决？
- 设计C端多张大图同时上传的方案，该如何设计？
- 数据量特别大时，分页查询该如何优化（深度分页问题）？
- 该医疗系统能承受的QPS是多少，如何测试？
（二）数据库核心知识
- MySQL中binlog的作用是什么？有几种模式，分别是什么？
- MongoDB和MySQL的核心区别是什么？
- MySQL的索引有哪些类型，分别有什么特点？
- 聚簇索引和非聚簇索引的区别是什么？
- B+树作为索引结构的核心特点是什么，与哈希表、B树的区别？
（三）并发编程与锁
- synchronized锁和Redis分布式锁的区别及各自原理？
- 使用线程池的注意事项有哪些，核心参数该如何设置？
- Java为何会出现并发问题，需要用锁来处理？
- JVM中工作内存和主内存的区别是什么？
- 若在Controller中定义int字段，每次请求对其+1会出现什么问题？
- Java对象头的作用是什么，与锁有什么关联？
（四）MQ核心知识
如何保证MQ中的消息不丢失？
（五）高并发秒杀系统项目深挖
- 高并发秒杀系统的整体设计流程是什么？
- 秒杀系统中状态机的具体状态有哪些，依靠什么事件流转？
- 为什么采用状态机模式处理秒杀业务，与传统写法相比的好处是什么？
（六）JVM核心知识
- 哪些对象会进入JVM的老年代？
- 若新生代内存不足，会如何处理？
（七）算法编程题
将一个从小到大、一个从大到小的两个数组，合并成一个整体从小到大的新数组。
6 美团大模型应用开发一面（一个小时/3.20）
（一）Java后端核心基础
- 讲解Redis跳表的底层数据结构，以及Redis为何选用跳表而非B+树、红黑树等数据结构？
- 简述红黑树的核心规则和特性？
- 介绍Java的类加载机制，核心步骤有哪些？
- 讲解Java的双亲委派机制，包含哪些类加载器、核心原理及设计好处？
（二）AI医疗微服务平台项目深挖
- 详细介绍AI医疗微服务平台的核心功能，重点讲RAG的落地实现？
- 项目中图像识别功能的识别对象、核心目的是什么？
- 自定义Memory组件的作用是什么，为何选用MongoDB存储对话上下文而非MySQL？
- 医疗问诊场景下的提示词工程体系是如何构建的？
- 除了角色定义、结构化输出约束，提示词工程还有哪些优化方法？
- RAG知识库的数据源来自哪里？
- 各类医疗文档（PDF/Word/TXT）如何转化为RAG的知识库，核心步骤是什么？
- 你认为当前这个医疗平台存在哪些优化点、做得不好的地方？
- 什么是大模型幻觉问题，你的项目中是如何尝试解决的？
- 该医疗平台在医疗问诊场景下对用户的核心价值是什么？
（三）高并发秒杀系统项目
秒杀系统是否和AI做了结合，具体是如何结合的？
（四）AI工具使用与认知
- 了解RAG、Agent吗？是否实际做过Agent相关开发？
- 日常使用AI编程工具（如Coding）的频率和方式是什么？
- AI生成代码的质量如何，使用过程中遇到了哪些问题，如何解决？
（五）算法编程题
- 根据指定字符串构建多叉树；
- 手写算法题：给定整数数组，找出最大子数组和；
- 要求阐述算法思路并完成代码实现。
7 快手 后端AI开发（一个小时/3.23）
（一）实习与个人基础信息
- 目前是否在校，多久能到岗实习、实习时长？
- 学校是否有其他事务（如论文）影响实习？
（二）AI医疗微服务平台项目深挖
- 挑一个核心项目详细介绍，重点讲核心功能和技术落地；
- 项目中提示词工程的编写、调优有哪些心得？
- 详细说说RAG的具体工作流程？
- 对Milvus向量数据库做过性能压测吗？单次请求耗时、读写QPS有关注吗？是否看过官方性能评测？
- 如何评测RAG返回回答的质量，有哪些具体方法？
- 为提升回答精准度做了哪些优化？
（三）大模型基础原理
- 了解大模型的Transformer架构吗？简单说说核心组成；
- Transformer架构的出现解决了传统模型（RNN/CNN）的什么问题？为什么传统模型会出现该问题？
- CNN中是否有注意力机制？
（四）Java核心基础与新特性
- 开发主要用Java，使用的版本是什么？Java 8/11/17/21有哪些新特性，在编码中实际用过哪些？
- Lambda表达式的底层实现原理是什么？
- 了解Java 21的虚拟线程吗？和守护线程有什么关联？
（五）JVM/并发/集合核心原理
- ThreadLocal在线程池使用中为什么会出现内存泄漏，如何避免？
- 介绍AQS的核心设计思路，以及它在ReentrantLock中的应用？
- HashMap在Java 8中的扩容机制，如何保证扩容效率？
- 了解Java 21的垃圾收集器吗？对比G1和CMS的适用场景？
- 线上监控发现JVM堆内存有问题，该如何排查？用到哪些工具？
（六）数据库/Redis核心原理
- MySQL的MVCC是如何实现的？
- MySQL的读已提交和可重复读隔离级别有什么区别？分别如何实现？
- Redis在项目中主要用做什么？用到了哪些数据结构？
- Redis的ZSet底层数据结构是什么？详细讲讲跳表的原理和优势？
（七）AI技术认知与算法编程
- 平时如何学习AI相关技术？现阶段你认为比较前沿的AI技术/产品有哪些？是否实际实践过？
- 如何理解大模型的Skills？
- 若来快手实习，能否接受主要做提示词工程、模型调优/训练相关的AI开发工作？
- 算法编程题：实现大数相加功能（字符串形式的两个大数字相加，避免溢出），并阐述大数相乘的实现思路。
8 汇川技术 Agent应用开发一面（20分钟/4.20）
1. 爬虫与数据采集模块
- 介绍一下自动爬取新闻的整体流程？
- 网页改版导致DOM结构变化、解析失败，你有什么监控机制？如何快速定位、修复？
- 新闻时效性要求高，你如何保证数据最新？
- 定时任务4小时跑一次，任务挂掉/异常如何保证高可用？靠人工盯着吗？
2. RAG 评估与指标
- 你项目里说的 相关性、准确性 这两个指标，计算公式是什么？
- 用RAGAS评估时，具体是怎么计算的？
3. Agent 工具扩展与热更新
- 新增一个“获取最新论文”的工具，需要改哪些代码？服务要不要重启？
- 你提到用MCP做可扩展工具系统，MCP支持工具热加载吗？
- MCP 模块和你内部 LangGraph 节点是什么关系？
- 把MCP去掉，系统还能跑吗？
- 既然能跑，为什么还要做MCP？对你这个Agent系统本身的业务价值是什么？
4. Agent 异常与容错机制
- 工具调用失败怎么处理？
- 工具循环调用（死循环）怎么解决？
9 汇川技术 Agent应用开发二面（20分钟/4.23）
1. RAG 评估与指标
- 你是如何对新闻问答系统做评估的？
- 你提到的准确率 90%+ 是怎么计算的？指标具体是什么？
- 大模型评估指标（忠实度、相关性等）为什么能达到这么高？
2. 大模型幻觉治理（核心追问）
- 你主要靠什么方法降低模型幻觉？
- 召回文档不准确、包含无效信息时，怎么避免模型据此产生幻觉？
- Query 改写和降低幻觉有什么直接关系？
- 微调为什么能降低幻觉？原理是什么？
- 新闻问答必须严格依据召回内容，不能用模型固有知识，你怎么强约束？
3. 提示词工程与方法论
- 提示词不能只笼统说“写得更好”，你用过哪些具体方法论？（如 CoT、引用原文、标注来源等）
- RAG 上下文、召回结果在提示词里怎么组织更有效？
4. MCP 协议与工具调度
- MCP 和提示词是什么关系？
- 当工具数量极多（上千个）时，如何让模型精准选对工具？
- 工具描述过长占满上下文，怎么解决？
10 B站 开发实习生一面（35分钟/4.24）
1. 基础信息与求职意向
- 做个简短自我介绍。
- 课程多吗？能否到上海实习？
- 有无实习经历？
- 目标岗位是什么？（Agent / Java后端）
- 平时编码用什么工具、AI辅助工具？
- 手写代码多吗？
2. 算法题考察
- 算法题：和为n的完全平方数最少数量（类似279.完全平方数）
3. AI新闻问答Agent项目深挖
- 项目思路来源、是否网上教程或自己设计？
- 技术选型：为什么选 LangGraph，不选 LangChain？
- 最终实现效果、部署情况？
- 爬虫逻辑：离线还是实时？数据源？
- 检索召回怎么做？（向量、ES、混合检索）
- 多实体、多主题查询如何分别召回？（如 GPT vs DeepSeek）
- RAG 准确率 90%+ 如何评测？用了什么指标？
- 项目代码量大概多少？自己手写占多少？
- MCP 服务用什么语言实现？作用是什么？
11 南芯半导体 Agent开发实习生（45分钟/4.25）
1. 学习经历与入门过程
- 从什么时候开始接触 AI？学习路径与方式是什么？
- Agent 项目从0到1是如何开始、如何学习、如何落地的？
2. 医疗服务平台项目深挖
- 做医疗平台的初衷是什么？为什么选医疗方向？
- 整体架构思路与设计原因是什么？技术栈为什么这么选？
- 患者问答哪些走大模型、哪些走后台流程，如何区分？
- 关键词路由医疗问答的缺陷是什么？如何解决动态知识库更新？
- 平台除了对话和 RAG，还实现了哪些后端功能？
3. AI 新闻问答 Agent 项目深挖
- 从0到1的完整流程、框架构思、选型原因？
- 混合检索（向量+ES+BM25+Rerank）具体如何实现？
- 评估指标与评测过程是什么？数据是否可信？
- 三层记忆系统（短期/中期/长期）如何实现？和上下文管理的关系？
- LangChain、LangGraph 分别在项目里承担什么作用？
- 调试流程如何保证每一步符合预期？
- MCP 工具注册、作用、调用逻辑是什么？
- 项目代码量、手写占比、开发周期？
- 你在项目里最大价值是什么？
- 项目是否上线？数据存储、用户管理、权限如何做？
4. 技术广度与工程化
- 了解过哪些开源 RAG/Agent 组件？低代码平台？
- 除了 RAG，还有哪些技术解决幻觉？
12 B站 开发实习生二面（25分钟/4.27）
1. AI 新闻问答项目深挖
- 介绍一下你的 AI 新闻问答系统。
- 数据来源是什么？爬虫是自己写的还是 AI 写的？是否用到 RSS？
- 为什么不直接用 Tavily 这类联网搜索 API，而要自己做爬虫 + RAG？
- 项目来源是什么？是作业、教程，还是兴趣驱动？
- 项目初期你是怎么定目标、定需求的？
- 接入微信用的是 OpenCopilot 吗？用的什么模型？
- 开发代码主要用什么工具？是否使用 AI 辅助编码？
2. 场景题：入职第一天排查线上问题（核心重点）
- 给你：代码库 + 文档 + MCP 工具（日志/DB查询），第一天入职怎么排查线上问题？
- 为什么要用 grep 搜代码，而不是用 MCP 工具？
- 你不懂业务，AI 给了你4个原因和方案，你如何判断 AI 结论可信？
- 如果项目是 Go 语言，你完全看不懂，怎么保证 AI 结论正确？
- 如果是前后端协作项目，你也不懂前端，怎么处理？