阿里国际 研发工程师Java 一二三面面经
- 2025-11-05 05:27:31
阿里国际 研发工程师Java 一二三面面经
一面\n1、拷打实验室项目（10min）\n2、讲一下秒杀活动的实现\n3、前端防刷能解决哪些问题，有哪些局限性\n4、如果用户不通过浏览器界面，而是直接模拟或调用后端接口进行刷单，如何防范？\n5、在应对局域网下（同一IP）大量用户同时抢购的场景时，怎么设计IP限流策略？\n6、高并发场景下“热Key”问题会对系统产生什么影响？怎么解决\n7、除了“下单”环节，整个秒杀链路中还有哪些环节可能存在性能瓶颈或挑战？\n8、在秒杀活动正式开始前，如何应对用户不断刷新页面等行为带来的流量冲击？\n9、为什么决定做这个Agent项目？\n10、怎么用Graph框架来设计和控制任务流程的？\n11、RAG知识引擎包含了哪些核心功能？\n12、如果知识库的内容非常庞杂，包括多种类型，如何智能地判断和优先提供最相关的知识？\n13、讲一下MCP的实际开发或集成经验？\n14、MCP与传统的Function Calling在工具调用层面，主要的区别和优势是什么？\n15、反问\n \n二面\n1、自我介绍\n2、简单问了下实习（5min）\n3、做过的项目里，遇到的核心挑战有哪些？如何解决的\n4、做这个项目的核心目标是什么？具体场景是啥\n5、RAG引擎具体是做什么的？\n6、用于RAG的数据是从哪里来的？\n7、针对RAG这部分，有没有自己构建知识库进行对比实验来评估效果？\n8、具体使用了哪些知识？如何评估这些知识的质量？\n9、RAG里面的向量化是怎么做的\n10、如何评测这个RAG引擎的具体效果\n11、系统生成一次回答反馈大概需要多长时间？\n12、知识检索过程为什么会花费这么长时间？你预估每个步骤的时间是多少？\n13、实验室项目微调的训练集是怎么构造的？\n14、微调后的效果怎么样，怎么评测微调效果？\n15、有没有阅读过Java生态中一些经典框架或工具的源代码？\n16、平时怎么学习大模型和AI相关知识的？\n17、AI Coding的掌握程度\n18、让你实现一个类似Copilot的代码生成工具，大致思路是怎样的？如何让它达到较高的准确度？\n19、如果实习的话最早能什么时候来？持续多久？\n \nHR面\n教育背景与职业选择、实习经历与动机、求职意向与现状、反问\n \n国庆前面完的，部门和业务感觉都很不错，希望能泡出来吧\n#大厂 #后端开发 #面经 #互联网大厂 #秋招 #校招 #offer #java #面试 #阿里
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