南方基金 AI 应用开发工程师 一面

(1)transformer注意力机制,可讲公式

(2)python中进程、线程、协程的解释

聊了点项目,对AI完整开发项目经历有倾向。

剩下就是hr问简历、志愿、是否接受6周实习、有无offer之类问题

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佬,一面是线上嘛?10-15min嘛
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发布于 11-03 22:22 广东
多久出结果啊
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发布于 10-23 16:42 江苏

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牛客上好像金山云的前端面经不多,来发个面经攒攒人品!希望早日能有一个offer!一面,全程40分钟左右,是一个女面试官,人很好,遇到有卡顿或者确实不会想不起来的地方都会说没事没事,一直在鼓励我1. 自我介绍(要突出重点,说的有点乱了)2. 开发页面常用哪些布局方式3.px,em和rem的区别4.解释一下js的闭包5. 说打印结果for (var i = 0; i < 5; i++) {setTimeout(() => {console.log(i);}, 1000)}6.普通函数和箭头函数的区别7.判断一个元素是否在可视区域中,有哪些方法进行判断8.可能会导致内存泄漏的情况9.数字精度丢失的问题,有哪些解决办法10.了解TS吗,TS中的interface和type的区别11.react中的key的作用12.react中常用的hooks13.了解react diff的原理吗14.vue中的data为什么要写成函数形式15.vue2和vue3的主要区别16.vue2的watch和create是谁先执行的17.vue3的watch和watchEffect的区别18.提升项目性能的方式19.TCP为什么是三次握手和四次挥手20.HTTPS为什么比HTTP安全(还问了加密方式)21.打包构建的时候用的是Webpack还是Vite22.Webpack的热更新是怎么做的23.手写(深拷贝,数组去重)二面,我是在boss投的简历,也是他给我约的面试。差不多一个小时,全程都是在问简历上的内容(实习,项目),中间涉及到某些东西问了一些八股,一点点最后让我实现入栈,出栈和获取栈中的最小值,时间复杂度为O(1)三面,leader面,他说他是前端后面转的后端,全程也是问的简历上的项目,不过问的跟底层一些,比如渲染页面时候gpu和cpu是怎么工作的?还有一些其他的具体忘记了三面后,过了两周,一直没消息,中途去boss问面试官,已读不回感觉基本凉了,然后去加了HR联系方式,问了HR和我说三面没通过,感觉聊得挺好的秋招感觉基本已经结束了,至今还是0offer,今后的路该怎么走呀...
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到目前为止,个人感觉 90%以上的 AI 后端项目都是极其相似的一套:LangChain4j/Spring AI 搭个框架 + 调用大模型 API 做一下问答功能 + 搞点向量数据库做做 RAG 知识库 + 接点 MCP 调用一下外部系统的 API然后就没有然后了。最主要的问题是,这样的 AI 应用开发项目,基本不涉及什么高并发、高可用、分布式的场景,对于后端来说可以深挖的点很少,对于大模型来说又不涉及微调优化之类的。导致了一个很尴尬的局面:1.用这些“AI 后端项目”去面后端岗,候选人和面试官都不知道从哪挖项目的亮点。对于大部分中小厂来说,他们的业务都没有接入 AI 的必要,面试官一看你这什么,xxRAG知识库管理系统,不知道你这项目有什么价值,太简单了也没有什么场景题可挖。2.用这些“AI 后端项目”去面 agent 开发岗、大模型应用开发岗,后端出身的小伙伴不知道怎么扛住大模型相关问题拷打。这类岗位可能会拷打:怎么优化 RAG 召回、提示词工程怎么做的、向量检索原理……有些甚至问大模型微调怎么搞,大模型基础比如 Transformer 之类的。整体来说,这方面没有多少整理完善的八股,相关问题也偏实践,即场景题,但是此场景题与后端场景题既有共同的地方,也有不少出入,不是后端转过来做个玩具项目就能搞明白的。总结起来就是这些“AI 后端”的玩具项目难以包装,挖不深,拿来面两边都不讨好。可能最佳的解决办法(针对后端岗)是把它作为一个附加的服务模块加在已有的项目上,而不是独立拿出来。
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