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面向后端开发工程师相关面试,围绕系统设计、沟通表达、项目经验、算法、数据结构等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

1524 道题目建议用时 4572 分钟专项面试练习

全部题目 1524 道题

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在实习过程中遇到过意见不一致的情况吗?你是如何解决的?

考察候选人在协作冲突中的沟通方式、是否以事实和数据推进决策,以及复盘意识。
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请结合简历,完整讲一遍你的实习经历和项目经历。

考察候选人能否在较短时间内清晰说明实习与项目的背景、职责、技术方案和结果,判断经历真实性与表达条理性。
1515

请实现一个数组的全排列算法。

考察候选人能否快速写出正确的全排列算法,并解释回溯、去重和复杂度。
1516

请做自我介绍,并说明最近一段实习具体做了什么。

考察候选人能否在有限时间内清晰概括背景、实习职责与个人贡献,判断表达条理和经历真实性。
1517

你如何理解 AI/Agent Harness?能否按几个维度讲清它的组成?

考察候选人对 Agent 运行框架的整体认知,能否从上下文、工具、执行循环、可观测性等维度结构化拆解。
1518

用户提供的上下文可能冗余或不足,多个 Session 之间重复的上下文如何管理?Memory 能解决什么?

考察候选人对上下文工程的理解,能否区分短期上下文压缩与长期记忆,并给出可落地的管理策略。
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请说明 LRU 缓存需要提供哪些能力,如何用数据结构实现 Get、Put 的 O(1) 操作?

考察候选人对 LRU 淘汰规则的理解,以及哈希表与双向链表组合实现 O(1) 读写的能力。
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请说明你离职的原因,并结合你过往的项目经历,谈谈你在业务上解决过哪些关键问题。

考察候选人的离职动机是否合理、职业规划是否清晰,以及能否从业务角度总结项目价值,而非只罗列技术细节。
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请解释Kubernetes Informer的机制,包括Delta增量更新;如果创建一个资源后立即删除,Informer是否会收到两个事件?

考察候选人对Kubernetes控制器核心机制的掌握深度,包括List-Watch、本地缓存、事件分发和DeltaFIFO的增量处理逻辑。
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请描述在Kubernetes中创建一个Deployment的完整工作机制,从提交YAML到Pod运行起来经历了哪些组件和步骤?

考察候选人对Kubernetes声明式API和控制器协调循环的整体理解,能否串起apiserver、etcd、Deployment Controller、ReplicaSet Controller、Scheduler、kubelet等组件。
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请解释大模型推理中PD分离的好处,并说明多机多卡实例是如何部署的,是否使用LWS;同时谈谈RDMA网卡与GPU的配合方式以及CDI显卡挂载。

考察候选人对大模型推理基础设施的掌握,包括Prefill/Decode分离的架构收益、多机多卡编排方案、高性能网络与GPU设备挂载方式。
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请讲一下MoE模型的基本原理,包括路由机制、专家并行以及训练和推理中的主要挑战。

考察候选人对混合专家模型结构的理解,能否说清稀疏激活、门控路由、负载均衡和专家并行等关键概念。
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