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全栈开发工程师面试题库

面向全栈开发工程师相关面试,围绕系统设计、项目经验、沟通表达、Java、性能优化等主题展开练习,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。

114 道题目建议用时 342 分钟专项面试练习

全部题目 114 道题

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项目上线后出现报错,你会如何排查和解决?

考察候选人的线上问题排查思路、工具使用和应急处理能力。
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如何实现收集API的入参和出参?请描述具体方案。

考察候选人对请求日志收集的实现方式,涉及AOP、拦截器、日志框架等。
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什么是慢SQL?如何发现和优化慢SQL?

考察候选人对数据库性能问题的识别和优化能力。
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如何实现API限流?请手写一个简单的限流算法。

考察候选人对限流算法的理解和手写代码能力。
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如何设计一个面向学校、校长、老师、学生的AI赋能系统?数据库如何设计?

考察候选人面对复杂多角色教育场景时的系统架构设计能力、数据库建模能力以及对AI赋能业务的理解。
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系统的权限怎么设计?

考察候选人对权限模型的理解,能否针对多角色教育系统设计合理的权限控制方案。
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学生作业问答agent怎么做?

考察候选人设计AI问答agent的能力,包括意图识别、知识图谱应用、对话管理等。
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学生考试学情分析怎么设计?

考察候选人设计学情分析系统的能力,包括数据采集、指标设计、分析模型和可视化。
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老师、校长应该怎么去查学生的考试情况分析,怎么来设计?

考察候选人设计多角色查询考试分析功能的能力,包括查询接口、权限过滤和结果展示。
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请介绍一下你的实习项目:主要工作是什么?是部署在安卓上的吗?这些项目都和硬件交互吗?前后端用的什么语言多?

核实实习项目的真实性和技术细节,考察候选人对项目架构、部署环境、前后端技术选型及硬件交互的理解深度。
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请介绍 PaperX 项目:使用对象是谁?模型是本地部署的吗?参数量多大?知识库数据量多大?

深入考察候选人在 AI 相关项目中的技术决策能力,包括用户定位、模型部署方式、模型规模与知识库数据量等关键指标。
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你找工作后续的方向是什么?你现在在学校吗?要在学校待多久?

了解候选人的职业规划、当前学业状态和可到岗时间,判断入职意愿与岗位需求的匹配度。
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