快手 · 商业化·效果营销
后端开发实习生一面、二面面经
完整信息
本篇目录
一面，问的挺多的，面试官挺认真的，但是二面的面试官就是shi
一、项目与业务背景
请先做一下自我介绍。
请介绍一下上一段实习经历。
这两个系统分别给哪些角色使用？
你在这两个系统中做过哪些亮点或核心工作？
你做的 MCP 化，主要是把报表接口封装成工具，还是封装成一个 Agent？
这个工具的入参有哪些？字段、日期范围等参数如何传递？
输入是自然语言，还是结构化参数？
一个请求到达 MCP 工具后，你具体会怎么处理？
鉴权、字段解析、调用原报表接口、结果返回分别如何设计？
分页是系统自动处理，还是由用户传入分页参数？
报表数据量很大时，如何进行分页、游标查询或结果降级？
EasyExcel 流式读取主要实现了什么业务逻辑？
Excel 流式读取的底层实现原理是什么？
纵向合并单元格的场景应该怎么处理？
Excel 中存在公式时，读取时是否需要重新计算？
优化前后效果如何对比？
优化前后的内存占用、系统负载、响应时间等指标有没有具体数据？
这个优化对整个系统层面的效果是什么，而不只是某个导入场景的效果？
请详细介绍一下广告预览链路。
广告预览系统具体是用于预览媒体平台中的广告效果，还是投放前的广告草稿态？
广告由多级素材随机组合生成时，具体如何生成和保存？
这个系统的用户量大吗？是否只给优化师使用？
如果系统 QPS 不高，为什么还要使用 Redis？
直接查询数据库为什么不行？
你说的“高频试算”具体体现在哪些操作上？
为什么不直接在前端动态渲染，用户修改完成后再一次性提交给后端？
前端上的修改是不是实时保存？
为什么要在后端维护预览态，而不是全部放在前端？
Redis 预览数据的可靠性、过期和最终入库是如何考虑的？
请详细介绍 XXL-JOB 拉取和同步广告数据的流程。
为什么要定时拉取第三方媒体平台的日报数据？
如果第三方平台请求失败，应该如何处理？
网络错误、Token 失效、持续失败等不同情况是否需要区别处理？
只记录失败日志够不够？有没有告警机制？
如果让你设计一个告警平台，你的整体思路是什么？
告警应该按失败次数、时间窗口，还是失败率来判断？
从技术角度看，成功和失败信息应该如何存储、发送和聚合？
使用 MQ 后，如何实现“一分钟内失败两次就告警”这类时间窗口聚合？
消费者每次只收到一条消息，如何完成时间窗口统计？
如果使用缓存，缓存的 Key 和 Value 分别是什么？
如果告警规则从“失败次数”改成“成功率/可用率”，原有方案还能否支持？
是否需要保存完整的失败报文，还是只保存成功数和失败数？
如果接口 QPS 很高，持续累加 Redis 计数器导致 Redis 压力过大，应该怎么优化？
本地缓存、Redis 集群、分片和批量同步分别有什么作用和取舍？
为什么要设计多个专家 Agent，而不是使用一个 Agent 完成全部 Code Review？
每个子 Agent 输出的是代码行级评论，还是结构化 Review 报告？
多个 Agent 返回相似结果时，去重是怎么做的？
如果同一行代码同时存在安全问题和性能问题，应该如何处理？
不同类别的问题需要全部保留吗？
如果两个 Agent 返回语义相近的问题，如何判断是否需要去重？
去重主要依赖程序逻辑、规则，还是聚合 Agent？
RAG 的多路检索是怎么实现的？
为什么同时使用语义检索和关键词检索？
主要检索哪些内容？
检索到的规范、历史经验和业务文档会被拿来做什么？
专家 Agent 的整体运行流程是什么？
为什么不每次都启动全部 Agent？
如何根据 PR 描述和代码变更选择需要加载的 Agent？
Router 的选择规则是怎么设计的？
你的 Prompt 中具体配置了哪些路由规则？
Router 本质上是不是一个路由 Agent？
不同 Agent 之间如何完成交互？
多个 Agent 是并行执行，还是串行执行？
一个 Agent 失败时，系统如何处理和降级？
这套系统是你全部手写的，还是使用了 AI Coding 工具？
你平时是如何使用 AI Coding 工具的？
如何通过项目文档、规范、状态文件和计划文件约束 AI 的行为？
如何避免 AI 的任务理解和代码实现偏离预期？
你使用过 AI Coding 相关的 Skill 吗？
你有没有自己编写过 Skill？
Skill 的本质是什么？通常如何组织和动态选择？
你了解哪些主流 Agent 架构？
请详细介绍 ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 等模式。
这些 Agent 模式分别适合什么场景？
工业级 Agent 项目是否应该只采用一种模式，还是混合使用多种模式？
主 Agent 和子 Agent 在 ReAct、Plan-and-Execute 等模式之间如何分工？
你是 2028 年毕业吗？现在是大二还是大三？
目前还有课程吗？
能够连续实习多长时间？
二面
就问了一下实习时间，自我介绍之后，出了一道题让我优化性能和代码，然后做完问了一嘴，再问了一句实习的困难点，然后就说时间差不多了，就20多分钟，10多分钟是我做题的时间，就是shi
还是内部池子的，我打电话问面试结果，说挂了，然后让她释放简历
本篇目录
当前问题0184
- 01
请先做一下自我介绍。
- 02
请介绍一下上一段实习经历。
- 03
这两个系统分别给哪些角色使用？
- 04
你在这两个系统中做过哪些亮点或核心工作？
- 05
你做的 MCP 化，主要是把报表接口封装成工具，还是封装成一个 Agent？
- 06
这个工具的入参有哪些？字段、日期范围等参数如何传递？
- 07
输入是自然语言，还是结构化参数？
- 08
一个请求到达 MCP 工具后，你具体会怎么处理？
- 09
鉴权、字段解析、调用原报表接口、结果返回分别如何设计？
- 10
分页是系统自动处理，还是由用户传入分页参数？
- 11
报表数据量很大时，如何进行分页、游标查询或结果降级？
- 12
EasyExcel 流式读取主要实现了什么业务逻辑？
- 13
Excel 流式读取的底层实现原理是什么？
- 14
纵向合并单元格的场景应该怎么处理？
- 15
Excel 中存在公式时，读取时是否需要重新计算？
- 16
优化前后效果如何对比？
- 17
优化前后的内存占用、系统负载、响应时间等指标有没有具体数据？
- 18
这个优化对整个系统层面的效果是什么，而不只是某个导入场景的效果？
- 19
请详细介绍一下广告预览链路。
- 20
广告预览系统具体是用于预览媒体平台中的广告效果，还是投放前的广告草稿态？
- 21
广告由多级素材随机组合生成时，具体如何生成和保存？
- 22
这个系统的用户量大吗？是否只给优化师使用？
- 23
如果系统 QPS 不高，为什么还要使用 Redis？
- 24
直接查询数据库为什么不行？
- 25
你说的“高频试算”具体体现在哪些操作上？
- 26
为什么不直接在前端动态渲染，用户修改完成后再一次性提交给后端？
- 27
前端上的修改是不是实时保存？
- 28
为什么要在后端维护预览态，而不是全部放在前端？
- 29
Redis 预览数据的可靠性、过期和最终入库是如何考虑的？
- 30
请详细介绍 XXL-JOB 拉取和同步广告数据的流程。
- 31
为什么要定时拉取第三方媒体平台的日报数据？
- 32
如果第三方平台请求失败，应该如何处理？
- 33
网络错误、Token 失效、持续失败等不同情况是否需要区别处理？
- 34
只记录失败日志够不够？有没有告警机制？
- 35
如果让你设计一个告警平台，你的整体思路是什么？
- 36
告警应该按失败次数、时间窗口，还是失败率来判断？
- 37
从技术角度看，成功和失败信息应该如何存储、发送和聚合？
- 38
使用 MQ 后，如何实现“一分钟内失败两次就告警”这类时间窗口聚合？
- 39
消费者每次只收到一条消息，如何完成时间窗口统计？
- 40
如果使用缓存，缓存的 Key 和 Value 分别是什么？
- 41
如果告警规则从“失败次数”改成“成功率/可用率”，原有方案还能否支持？
- 42
是否需要保存完整的失败报文，还是只保存成功数和失败数？
- 43
如果接口 QPS 很高，持续累加 Redis 计数器导致 Redis 压力过大，应该怎么优化？
- 44
本地缓存、Redis 集群、分片和批量同步分别有什么作用和取舍？
- 45
为什么要设计多个专家 Agent，而不是使用一个 Agent 完成全部 Code Review？
- 46
每个子 Agent 输出的是代码行级评论，还是结构化 Review 报告？
- 47
多个 Agent 返回相似结果时，去重是怎么做的？
- 48
如果同一行代码同时存在安全问题和性能问题，应该如何处理？
- 49
不同类别的问题需要全部保留吗？
- 50
如果两个 Agent 返回语义相近的问题，如何判断是否需要去重？
- 51
去重主要依赖程序逻辑、规则，还是聚合 Agent？
- 52
RAG 的多路检索是怎么实现的？
- 53
为什么同时使用语义检索和关键词检索？
- 54
主要检索哪些内容？
- 55
检索到的规范、历史经验和业务文档会被拿来做什么？
- 56
专家 Agent 的整体运行流程是什么？
- 57
为什么不每次都启动全部 Agent？
- 58
如何根据 PR 描述和代码变更选择需要加载的 Agent？
- 59
Router 的选择规则是怎么设计的？
- 60
你的 Prompt 中具体配置了哪些路由规则？
- 61
Router 本质上是不是一个路由 Agent？
- 62
不同 Agent 之间如何完成交互？
- 63
多个 Agent 是并行执行，还是串行执行？
- 64
一个 Agent 失败时，系统如何处理和降级？
- 65
这套系统是你全部手写的，还是使用了 AI Coding 工具？
- 66
你平时是如何使用 AI Coding 工具的？
- 67
如何通过项目文档、规范、状态文件和计划文件约束 AI 的行为？
- 68
如何避免 AI 的任务理解和代码实现偏离预期？
- 69
你使用过 AI Coding 相关的 Skill 吗？
- 70
你有没有自己编写过 Skill？
- 71
Skill 的本质是什么？通常如何组织和动态选择？
- 72
Skill 的本质是什么？通常如何组织和动态选择？
- 73
你了解哪些主流 Agent 架构？
- 74
你了解哪些主流 Agent 架构？
- 75
请详细介绍 ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 等模式。
- 76
请详细介绍 ReAct、Plan-and-Execute、Reflection 等模式。
- 77
这些 Agent 模式分别适合什么场景？
- 78
这些 Agent 模式分别适合什么场景？
- 79
工业级 Agent 项目是否应该只采用一种模式，还是混合使用多种模式？
- 80
主 Agent 和子 Agent 在 ReAct、Plan-and-Execute 等模式之间如何分工？
- 81
你是 2028 年毕业吗？现在是大二还是大三？
- 82
目前还有课程吗？
- 83
能够连续实习多长时间？
- 84
就问了一下实习时间，自我介绍之后，出了一道题让我优化性能和代码，然后做完问了一嘴，再问了一句实习的困难点，然后就说时间差不多了，就20多分钟，10多分钟是我做题的时间，就是shi