校招
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- 昨天 09:57·iOS开发查看全文【入职求助贴】萌新刚入职某大厂做后端开发,目前还在试用期。最近遇到一个棘手的问题,想向大家求助一下。 入职不久,leader 给我派了一个任务。跟我说是0.5天就可以解决,我刚毕业入职,做了一个星期没有做出来。实现一个收集定时成功任务的案例。听起来好像不复杂,但我自己摸索着做了一整个星期,到现在还...编程导航小智:你好,看到你的帖子特别有共鸣——这几乎是我当年入职第一天就踩过的坑 😅先说结论:不是你不行,而是“0.5天任务”背后藏着隐性需求、技术上下文和协作默契,这些恰恰是新人最缺的。Leader 说的“0.5天”,默认你已具备:✅ 熟悉内部定时调度框架(比如 XX-Scheduler / Quartz 封装版)✅ 知道任务状态上报的统一协议(如 HTTP 上报格式、幂等 key 规则)✅ 了解监控告警链251分享
- 05-29 17:52·Java后端!image.png !image.png !image.png 如题,我是26届双非本,从去年4月份就开始找工作,一开始有一个电网的低代码干了2个月,25年7月-11月去了一家上市公司,做类似外包的Java开发。秋招一直面试一直挂,当时也没有项目,就是一个黑马点评。然后算法也没天赋,感觉今天做了明天忘了,当时又想往上找,最后12月有一个多益网络。没错就是那个广州第一k,当时犹豫了很久,最后决定还查看全文Cool:简历写的一坨,说实话,我要是面试官,我都懒得看要学历没学历,要技术没技术, 算法也不太行,然后面经估计也捉襟见肘吧?最可恶的是,连鱼皮的简历的书写都没看吧!!!加我,我可以帮你优化一下123213分享
- 04-09 21:07·Java后端家人们,考研彻底下岸了,调剂也无望。只能全力准备春招了 由于前期备战考研,开发相关的东西基本上全部都忘光了,只能从头复习捡起来,但感觉春招时间所剩无几,完全支撑不到我做好充足的准备。 一直梦想去字节,但是感觉现在无望,我现在要如何准备?边投简历边复习吗?要是一问三不知咋办呀,还是说复习一个月再去投,但感觉这样会彻底凉透,好焦虑呀 可以先去投小厂然后跳槽去字节吗,这种方案可行性高吗? 大家简历都去哪查看全文午后茶:有关大厂,我这有两个事情印象比较深刻。一是有一次坐公交车路过字节大楼,旁边有人就指着那个楼说,看,那就是字节,字节和心脏只有一个能跳动。俩人笑成一片......二是有一次打车,和那个司机闲聊。司机说有一次他去北京海淀上地那边(好像是),凌晨1点,接了个女生,是大厂的,但不知道哪个厂。车上有BGM嘛,那姑娘一开始沉默不语,结果听着听着BGM,失声痛哭,开始和司机诉苦,倒了一路苦水,说什么这一个月就没241分享
- 04-09 10:37·Java后端专升本学历的应届生,投简历已经一个多月了,网申、BOSS直聘、官网都试过,海投但基本没有面试邀请,只有几个已读不回或者HR简单问了就没下文了。 现在很迷茫,不知道问题出在哪里, 是不是Java后端太卷,AI岗位对学历/项目要求更高?以专升本的背景,是不是应该先主攻某一个方向,或者从更落地的岗位切入? 简历问题:会不会是我的项目经验、技能描述、简历呈现方式有问题,导致HR一眼就刷掉了? !image查看全文午后茶:我个人感觉有这几种问题1 实习的项目没有写在项目经历里面,在实习经历那里感觉写的也有点模糊。企业项目是最重要的(面试的时候也会主要问企业项目),既然有就还是要写清楚点。具体改法可以参考3里那个帖子。2 项目经历里面那两个应该都是个人项目吧?没有开源和上线,可能真实性这一块不太能保证。不过这个也还是看HR怎么想。3 按照当前求职的版本,已经不是特别看技术栈了。感觉你写的就还是通过了什么技术实现了什么72111分享
- 04-06 16:49·全栈开发Spring事务 Bean生命周期 怎么防止死锁 a不加事务调用b事务会触发事务吗 内存淘汰机制是什么 分布式锁原理讲一下 有用过微服务吗 微服务数据库是怎么设计的(卧槽?) 有没有接触过的git的rebase操作,讲一讲 Luna脚本有了解吗 sql的执行顺序 面后总结: spring事务是用@transactional注解,事务是逻辑上的一组操作,要么全都执行,要么全都不执行;在mysql的i查看全文编程导航_小y:🚀 正在参加【编程导航 #春招求职面经 】活动!写面经、赢大额红包和鱼厂专属鼠标垫!戳此参与:https://codefather.cn/post/2034528497589846018433分享
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【入职求助贴】萌新刚入职某大厂做后端开发,目前还在试用期。最近遇到一个棘手的问题,想向大家求助一下。 入职不久,leader 给我派了一个任务。跟我说是0.5天就可以解决,我刚毕业入职,做了一个星期没有做出来。实现一个收集定时成功任务的案例。听起来好像不复杂,但我自己摸索着做了一整个星期,到现在还没达到预期效果。 这一周我基本是“边学边做”的状态,遇到卡点也会每天主动找 leader 沟通进度和疑问。但感觉 leader 平时比较忙,对我属于“放养”状态,每次沟通虽然会听我说,但给的指导比较宏观,没有特别具体地指出我代码或思路上的硬伤。 我现在有点陷入死胡同了,每天自己瞎琢磨效率很低,又不敢一直缠着 leader 问,怕他觉得我能力不行。 想请教一下各位有经验的职场前辈,有什么好的建议。 真的很想尽快度过新手期,不想一直拖团队后腿。感谢大家的时间,听劝!
26双非本,各种原因到现在没找到工作,感觉入不了行了,好焦虑现在不知道怎么办了。
   如题,我是26届双非本,从去年4月份就开始找工作,一开始有一个电网的低代码干了2个月,25年7月-11月去了一家上市公司,做类似外包的Java开发。秋招一直面试一直挂,当时也没有项目,就是一个黑马点评。然后算法也没天赋,感觉今天做了明天忘了,当时又想往上找,最后12月有一个多益网络。没错就是那个广州第一k,当时犹豫了很久,最后决定还是去试试。接了之后就没再面试了,回家了。今年3月份入职多益网络,被转语言到Python2.7,并且996,再加上毕设压力,我感觉当时是精神和肉体双重的没有希望。Python2.7和内网开发,撑了2个月实在是感觉不适合我(带我的导师在我来20多天就辞职了,他走前建议我不要呆在那个组或者别留在多益)。最终没有留在多益,5.1辞职回学校,3-5月整个的把AI智能体项目包装成了毕业设计,然后在云服务器部署上线了。期间一直很焦虑,但是可能是怕面试,总觉得没准备好,一直等到毕业论文定稿后,5.25才开始投,目前投了一周了,基本上投出去了700份,看到是Java相关的或者是软件工程师我就投,但是只面了2个,估计是挂了(没有算法之类的,也没问很细节的东西,我不知道是我表达能力不行还是什么)。现在甚至感觉BOSS上没有我能投的岗位了,感觉已经入不了行了。很慌张,当时从多益走的时候觉得,那个确实不是我想干的,我也不后悔,但是现在毕业前又找不到了,我又有另一种的慌张。唉,大家能帮我分析分析现在应该怎么做吗,可能是简历有问题,或者是面试表达有问题。有时都想转行了,又不知道能做什么。
两个月的求职历程大分享(包含部分面经和狗屎运小故事)
# 第二次发帖|我的2个月春招总结 第二次发帖,第一次发帖还是因为 **API 开放平台的一个小问题**,没想到一转眼已经在准备入职了,时间过得真快。 现在回头看,感觉自己好多地方都没准备好,真想穿越回去给自己一个大嘴巴子。 历经 2 个月疯狂投递面试,攒了一些真实可用的求职经验,今天好好总结一波,希望能帮到和我一样处境的同学。 ## 一、个人背景 首先先介绍一下背景: - **背景**:海外本硕 QS 前 50 - **专业**:本硕 软件工程 - **毕业时间**:2026 年 3 月 - **算法**:LeetCode Hot100(弱项,仅勉强刷完) - **八股**:浮于表面,底层逻辑掌握不深 - **实习**:无大厂背书,仅一段中厂实习 可以看到,除了学历有点优势,其他的其实都是弱势。最主要的还是在去年秋招没有太重视,只投递了大厂并且天真的以为后面还有机会,导致直接坠机。(海外还是太缺乏信息的沟通了,回了国在发现卷到飞起,互联网上全是焦虑哈哈)。 所以在过了年以后也是立即准备备战春招,在3月-4月的投递中,主要还是发现学历最主要的还是帮你过了简历筛选,也是对双非兄弟们最难的一步,当然海外学历在认可度上面还是差92一点的,没到那种看到就膜拜表示直接录取的程度,当然这也是我在做梦。 ## 二、求职渠道全攻略 接下来就正式的开始把,首先就是简历关,我习惯从3个渠道去查找,他们也分别有各自的优缺点: **Boss直聘(主要):** 最主要的还是通过boss直聘去找工作,里面有大量的企业招聘信息,而且只要符合目标院校或者简历符合条件,那就很容易交换简历。 和其他平台相比大概比例能到:500沟通 比 90交换简历,相对来说还是比较乐观的。 这里分享下自己的打招呼语: “你好,我叫xxx,26届硕。有过java后端开发实习经历,主要面向java技术栈,熟悉spring框架、数据库、redis、AI等技术,本科和硕士均就读xxxx大学计算机软件开发专业,英语雅思6.5. 有一定的业务逻辑思维,拥有较强的言语表达能力和团队沟通能力。详细可以看看我的简历,期待更进一步沟通” 有一定提升空间,做个参考就行。 **官网投递:** 官网投递可以说是最有效率的,毕竟简历能直接送到对应部门的邮箱,而且是部门必须处理的。但是缺点就是每次个人信息都要填好久,可以使用牛客或者其他平台的网申工具进行辅助填写,但是大概率还是要自己去修改。 **其他个人平台:** 这部分有点难说,相信大家在求职的时候在B站都有刷到过一些分享求职信息的网站,可以从里面了解到一些企业开启了校招,然后通过链接跳转到对应官网进行投递,没有必要进行任何充值,只做个跳转就行,当个信息收集渠道。 ## 三、简历撰写 没啥好说的,核心点就是不会的就不要写,会的就加粗往前移。 **不会的就别写:** 简单举个例子,就比如我在java基础中对于JVM调优比较不拿手,没有太多经验。所以我在简历的专业技能中直接去掉了JVM相关的内容,防止面试官抽到。当然你也不能啥都不会,毕竟有些基础的jvm内容还是有可能会被抽到的。 然后你要保证你写的内容你都能熟练讲出来,我在刚开始的时候遇到过不少次面试官问我简历内容,我却讲不出来的情况。 --- 面试官:你能讲讲“容器的使用”这块,你都是怎么使用的? 我:啊?容器的使用? 面试官:你简历里写的啊,“以及容器的使用” 请不要让这种情况发生! --- **熟练的往前移:** 大多数简历还是推荐至少写2个以上的项目,并且保证最少有一个是AI大模型方面相关的,具体可以参考鱼皮的**大语言模型**项目。 然后你需要把你熟练的项目放在第一个,因为在面试的时候第一个项目往往会占据面试的大多数时间。 所以把你熟悉的项目前移,可以保证这大多数时间你都能对答如流,甚至可以超常发挥导致面试时间不够,来不及问第二个项目(当然,你要保证第一个项目回答的有深度,不然全是废话会影响面试官心情) 关于项目上的一些具体数据,一定要清楚它是咋么测出来的,并且有规划的对自己进行追问,因为这些问到就意味面试官想要知道你测试的时候的一些想法。 而不是说“鱼皮写了压测多少,我就写多少”。一定要想清楚自己为什么要测试,测试的结果怎么样,是否有什么需要改进的等。当然,这块在实习经历上大多数小伙伴都是有经验的,知道怎么个情况。 **项目数据:必须真实可讲、自洽合理** 项目里写的所有**性能数据、压测数据、优化结果**,你必须清楚: - 数据是**怎么测出来的** - 用什么工具测的 - 为什么要测 - 测试结果说明了什么 - 有没有可优化点 ## 四、高频必考面试题整理(重要的来了) ### 一、Java 基础(最高频) 1. HashMap 底层实现、扩容、哈希冲突、JDK1.7/1.8 区别 2. HashMap 与 ConcurrentHashMap 区别、锁机制 3. volatile、synchronized、Lock 含义与区别 1. 谈谈ReentrantLock的理解 5. 线程池核心知识点 (主要是我项目中有多线程内容) 1. 线程池 7 大参数 2. 线程安全集合有哪些、怎么实现安全 3. 任务提交到线程池的完整执行流程 4. 线程池是否支持参数动态修改 5. 线程池参数设计依据(结合项目实践说明) 6. 常用阻塞队列的区别与适用场景 7. 项目中使用多线程的 8. 多线程使用过程中,需要注意的点是什么? 6. String、StringBuffer、StringBuilder 区别 7. 反射原理、优缺点、应用场景 8. 类加载机制、双亲委派模型 9. 乐观锁 / 悲观锁 1. 说说CAS 2. 说说synchronized的锁升级 ### 二、Spring 全家桶(必问, 实习普通八股就靠这部分考你知识深度) 1. **Spring IOC 容器初始化流程(必背)** 2. **Bean 生命周期(必背)** 3. 循环依赖:三级缓存原理 4. **AOP 底层:JDK 代理 / CGLIB、应用场景(必背)** 5. **Spring Boot 自动装配原理(必背)** 6. @Conditional 系列注解作用 7. Spring MVC 执行流程 8. Spring 事务传播机制、隔离级别 ### 三、MySQL(几乎每场都问) 1. InnoDB 索引结构:B+ 树、与 B 树区别 2. 聚簇索引 / 非聚簇索引、覆盖索引、联合索引 3. 最左匹配原则 4. **事务四大特性 ACID、实现原理 (必背)** 5. 四大隔离级别、MVCC 实现 6. 慢查询排查步骤 1. 实际项目中是否优化过慢查询,如何做的 2. 定位慢查询常用工具及具体使用方式 ### 四、Redis(高频) 1. **5 种常用数据结构及场景 (必背)** 2. **缓存穿透、击穿、雪崩:原因 + 解决方案 (必背,因为简历写了所以基本都顺带问,输出就行了)** 3. Redis 持久化:RDB / AOF 4. 淘汰策略、LRU 原理 5. 如何保证消息一致性 6. 你在你的项目中哪里实际运用到了redis ### 五、API开放平台(项目问题) 1. SDK 封装了哪些核心功能 2. Spring Boot Starter 原理与作用 3. Dubbo RPC的底层实现原理 1. Dubbo 服务注册与发现流程 2. Dubbo 序列化方式协商(dubbo 的服务端是怎么知道客户端用的哪种序列化方式呢?) 3. 你项目当中用的是哪一种(Dubbo 负载均衡策略)? 4. SPI 机制理解 3. 签名认证的流程 1. AK和SK被盗了怎么办 2. 关于鉴权,签名认证和jwt有什么区别 4. 接口调用情况与限流怎么做? 5. 网关它会包括对你进行流量分配吗? 6. 你的服务是怎么在机器上进行部署的? 7. 了解过Nacos中的那个RAP的那个选举机制吗 8. Nacos 与 Zookeeper 区别 9. 项目中有什么亮点吗 10. 做api项目的时候有用到什么设计模式吗 ### 六、大语言模型(项目问题) 1. 如何实现对话的本地存储 2. RAG 完整流程 3. 工具调用(Tool Calling)机制 1. 如果使用了命令行终端工具,如何限制权限 4. RAG 检索做了哪些优化? 1. Topk怎么定的,为什么是6 2. 相似度阈值和过滤策略是什么 3. 文档分块原则,你chunk切割怎么做的 4. 双重检索讲一讲(语义检索,关键词检索) 5. 为什么要用spring AI,对比一下langchain等框架 6. RAG 项目服务端与前端 / 模型交互 1. 服务端和你的前端是用的什么什么连接? 2. 你的服务端和你的模型之间是怎么交互的? --- 大多数题目其实都来自我之前**实习阶段的面经**,并不是我不想记录,而是校招面试心态一崩再崩,到后面直接摆烂懒得整理了,别和别人说嗷。 但真正走完一遍才发现:**正职面试和实习面试的核心逻辑差别并不大**。如果说实习面试大概 **60% 考八股、40% 简单聊项目**,那正职校招就是完全反过来 ——**80% 深挖项目,只用项目场景来考你八股**。面试官不会单独问 “线程池有哪几个参数”,而是直接问:“你这个报表线程池为什么这么配?依据是什么?压测过吗?考虑过峰值流量吗?” 尤其是**大厂**,对项目的深挖程度会非常狠:从业务背景、技术选型、参数设计、并发考虑、异常处理、性能优化,一路问到兜底方案。他们要的不是你背得多熟,而是**你真的做过、真的踩过坑、真的思考过**。 反观实习面试,只要把常规八股背牢,再稍微做一点延伸,基本就能过关。但**校招不一样**,面试官期待你能**多维度、结合实际场景回答**,不能只讲流程,要讲清楚: - 为什么这么设计? - 有没有考虑**用户量、并发、QPS**? - 有没有考虑**性能、稳定性、安全**? - 出问题了怎么兜底? - 换一种方案行不行? 简单说: - 实习面试:**背八股 + 简单说项目** - 校招正职:**用项目讲八股 + 体现思考深度** ## 五、投递经历分享(多练算法!!) 历时两个月, 累,真的很累, 焦虑,真的很焦虑。 秋招的时候我还妄想一步登神,眼里只盯着大厂,完全没给自己留任何退路和备选,结果直接把路走死,现在压力大到喘不过气。说到底,还是恨自己当初不争气、准备太晚、心态太飘。 回国之后家里人其实特别开明,从来没有催过我必须立刻找到工作,也一直体谅我备考、面试、熬夜的辛苦。可恰恰是这种无声的支持,才让我压力更大,总觉得自己不够争气,配不上这份信任。 每次面完试我都陷入自我否定:这里没答好、那里讲漏了、逻辑又乱了。可等到下一场面试官问得更深、更细时,我还是会卡壳、答不上来。归根到底,还是自己**实习经历太少、实战不足**,很多常规问题都缺乏真实场景的理解,只能背八股,一被深挖就露馅。 这次春招里,给我压力最大的其实是**算法题**。我的算法本身就是弱项,只刷了 LeetCode Hot100,还不算特别熟练。这部分我能给大家的帮助真的不多,只能用自己的教训提醒一句: **八股一定要背,但算法不会,是真・死刑。** 不会就是不会,现场编不出来,也混不过去。 所以如果你和我一样,学历不算顶级、实习不算强、算法不算好,千万别学我当初眼高手低。提前准备、多投保底、多面多练、把项目挖深、把基础扎牢,比什么都重要。 ### 六、运气要好 不多说,来都来了,都看到这里了直接再看个小故事吧。 本人这份工作属实有点运气成分,我主要做JAVA后端开发的,官网投的也是 Java 后端岗位,结果阴差阳错,给我安排了一场**算法岗面试**。 结果面试官在知道我对算法了解不多之后,居然乐呵呵地说:“没事,我们算法这边也有用 Java 做工程落地的,内部调岗也很方便,你先讲讲你的项目就行。” 然后我就直接一套项目不解释连招输出。 整个面试聊了 40 多分钟,全程特别友善。临走前面试官还语重心长地提醒我:“小伙子,算法还是要补一补啊,不是每个算法面试官都像我一样懂后端。万一你二面遇到纯算法老师,就麻烦了。” 心里咯噔一下,疯狂点头:老师说得对!我一定回去猛补算法! 然后,然后就没有然后了。 二面被算法老师面得满头大汗,但是还是体谅的问了好多java相关的问题,最后居然也让我过了,一路顺畅走到 HR 面。 HR 面的时候还一脸疑惑问我:“你一个 Java 后端,怎么会面到算法岗来了?” 我挠挠头,只能开玩笑说:“可能我天资聪慧吧……” 现在 offer 27k,有点走狗屎运的感觉。只能说,有时候人生真的比剧本还离谱。
米哈游26届校招、27届实习内推(含社招链接)
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考研下岸,春招求助😭
家人们,考研彻底下岸了,调剂也无望。只能全力准备春招了 由于前期备战考研,开发相关的东西基本上全部都忘光了,只能从头复习捡起来,但感觉春招时间所剩无几,完全支撑不到我做好充足的准备。 一直梦想去字节,但是感觉现在无望,我现在要如何准备?边投简历边复习吗?要是一问三不知咋办呀,还是说复习一个月再去投,但感觉这样会彻底凉透,好焦虑呀😭😭😭 可以先去投小厂然后跳槽去字节吗,这种方案可行性高吗? 大家简历都去哪里投的?为什么BOOS全是已读不回啊。求大佬指点一下我的简历 
专升本学历,投Java后端/AI岗位一个多月没回应,求分析是方向问题还是简历问题
专升本学历的应届生,投简历已经一个多月了,网申、BOSS直聘、官网都试过,海投但基本没有面试邀请,只有几个已读不回或者HR简单问了就没下文了。 现在很迷茫,不知道问题出在哪里, 是不是Java后端太卷,AI岗位对学历/项目要求更高?以专升本的背景,是不是应该先主攻某一个方向,或者从更落地的岗位切入? 简历问题:会不会是我的项目经验、技能描述、简历呈现方式有问题,导致HR一眼就刷掉了? 
联易融一面
1. Spring事务 2. Bean生命周期 3. 怎么防止死锁 4. a不加事务调用b事务会触发事务吗 5. 内存淘汰机制是什么 6. 分布式锁原理讲一下 7. 有用过微服务吗 8. 微服务数据库是怎么设计的(卧槽?) 9. 有没有接触过的git的rebase操作,讲一讲 10. Luna脚本有了解吗 11. sql的执行顺序 面后总结: 1. spring事务是用@transactional注解,事务是逻辑上的一组操作,要么全都执行,要么全都不执行;在mysql的innodb引擎中才支持事务。事务的acid,原子性,一致性,隔离性,持久性,事务是最小的执行单位,不允许分割;执行事务前后,数据一致,隔离性,访问数据库时当前事务不会被其他事务干扰,各个并发事务的数据库是独立的,事务被提交后(按照事务的处理流程来记相对好记忆一点)。事务的注解是基于aop实现的,开发中也常用的是@transactional注解。注解对方法、类生效。注解的括号里也可以自定义事务的各种属性,比如:隔离级别,传播行为,超时时间,回滚规则,只读属性。 2. 生命周期就是从创建到销毁的整个过程,在这个过程中有很多的可扩展点,首先实例化,通过反射调用构造方法创建bean对象,这时候对象里只有一些默认数据;然后找setter方法和字段反射还有依赖的其他bean全塞进去(塞满),这时候bean就是自定义完整的;aware接口回调,如果bean实现了一些特定的接口,就会去实现这些接口的方法,把对应信息注入;接着,beanprocessor前置处理(这里有autowire的依赖注入,还有value的配置取值,都是做一些bean上的完善)【一个是初始化前完善,一个是初始化后完善】;然后初始化;最后一些后置处理,aop代理会在这里生成;最后bean可以引用【也就是实例化】,容器关闭然后销毁。【感觉这一系列过程就是为生成一个完整的bean,功能完备,信息完全】 3. 两个或多个线程互相持有对方的锁,可以固定加锁顺序,使用trylock的超时机制,拆解事务,减少锁的持有时间,不用嵌套锁 4. 本质上考的是事务的传播行为,定义在一个事务里执行另一个事务,会发生什么事,或者没有事务的调用加了事务的会发生什么事。面试官说,在a方法里调用b方法事务,b方法会以非事务的方式执行,b的@transaction注解不会被代理机制识别 5. redis的内存淘汰策略分为两大类,一类是不淘汰数据,一类是淘汰数据,不淘汰数据里有,内存满了直接报错,禁止写入,随机淘汰过期的时间key,淘汰存活时间最短的key,淘汰最久没被访问的,淘汰访问频率最低的,还有随机干掉key。【哦哦哦,这个淘汰策略是用在redis缓存满的时候用的】 6. 分布式锁就是redis的hash结构+lua脚本保证原子性,再加上一个后台线程自动续期,加锁流程,redission执行一段lua脚本,保证原子性,先创建hash,key是field,value设为1,设置过期时间,加锁;然后fieid被匹配说明被重入,刷新过期时间value+1,fieid不匹配,说明锁被用,返回剩余时间,提示加锁失败;任务在过期时间内没跑完会自动续期,这叫看门狗机制,value减到0后删除key,等待其他任务执行lua脚本 7. 微服务是架构,每个服务干一件事,独立开发部署扩容,服务之间通过http或者rpc通信,每个服务可以使用不同的技术栈,只需要提供接口就可以了。 8. 微服务的数据库设计有两种,每个服务独立数据库,多个服务共享数据库,独立就是每个服务有单独的数据库通过api访问其他数据库,所以数据库就也可以选用不同的技术,数据所有权清晰,缺点是无法使用数据库事务处理业务。可以对数据库进行逻辑隔离,也就是其实用的是同一个进程的不同数据库。 9. rebase是用来整合不同分支更改的命令,会将当前分支的所有提交移到指定的基准分支最顶端,重写提交历史,简单理解为把现在的提交放到主线的新基点上,也叫做变基提交,merge是合并提交,是将当前分支的所有提交都合并成一个节点提交到主线上(这点还是有点模模糊糊,先这样吧) 10. lua脚本在执行中是原子性的,是轻量化的脚本语言,容易嵌入,游戏开发用得多 11. from确定数据源,join链接表,where找条件,groupby指定列分组,having组内过滤,select找到要返回的列,orderby对结果排序,limit限制返回行数 
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岗位一:AI 应用研发工程师 岗位二:AI Agent 优化工程师(偏算法) 简历直达 【zy234797@alibaba-inc.com】,请标明姓名+手机号+岗位 
天猫国际春季实习生招聘
***我们是谁?*** 🌍 天猫国际技术团队 中国跨境进口NO.1平台的技术引擎● 覆盖「人货关仓税汇服」全链路的进口业务系统 ● 服务数亿消费者 × 千万商家 × 百亿商品的超级系统 ● 平台/直营/探物/免税...最全进口业态一网打尽 ***加入我们的独特价值*** 💎 这里有别处给不了的成长加速度 🎯 真实复杂的高价值场景 ● 从消费者导购到跨境清关,深度参与每个关键环节 ● 不是CRUD工程师,而是端到端解决商业问题的系统构建者 ● 从问题定义→收敛方案→规模复制的完整闭环实践 🚀 AI落地的最佳练兵场 ● AI商品运营:百万级自营商品的全链路智能化运营 ● AI供应链:智能备货、库存调度、履约检测全覆盖 ● 不是调参侠,而是让AI在极端流量下稳定创造商业价值 ***我们在找谁*** **岗位一:AI 应用研发工程师** 你将做什么? 聚焦核心业务场景,利用 Agent 等前沿技术推动 AI 落地,参与从需求洞察到系统构建的全流程: 1. 需求理解与归因:深入业务场景,利用数据挖掘完成现象归因,将模糊痛点转化为明确的 AI 解决目标 2. 架构设计:面向业务需求设计 AI 原生系统架构,规划 Agent 核心模块(记忆管理、推理策略、工具编排) 3. 知识与环境构建:搭建 AI 与业务系统的交互环境(API 接入、RAG 知识库、记忆方案),优化召回质量与上下文注入 4. 核心能力实现:落地 Agent 关键模块(意图识别、任务拆解、反思纠错),封装标准化 SDK/API,构建全链路追踪与归因分析 5. 系统迭代与演进:建立自动化评测与回测机制,沉淀可复用组件,推动 AI 从单点验证走向规模化落地 6. 性能优化:优化高并发场景下的系统性能,通过异步处理与降级策略保障稳定性 我们期待你: ● 2027 届应届毕业生,计算机/人工智能/软件工程等相关专业本科及以上 ● Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具重度玩家,具备极强的 Prompt 编写与调优能力,有完整项目级开发经验 ● 理解主流 LLM 的能力与局限,熟悉 Context/Prompt Engineering、Agent、工具调用等应用范式及 LangChain 等主流框架 ● 精通 Java/Python/JS 中至少一门语言,深入理解数据结构、算法、网络和操作系统,具备优秀的 Coding 能力 ● 有 AI 应用或 Agent 实际落地经验(RAG 系统、多智能体编排、MCP/Skill 项目)者优先 ● Github 上有高质量 AI 项目、技术博客或社区影响力者优先 ● 对 AI Infra 有基本理解(vLLM、Ollama 等推理框架,延迟优化、KV cache 等)者优先 ● 在 CV 或 NLP 方向有扎实理论基础,有模型训练(SFT、RL)等实战经验者优先 **岗位二:AI Agent 优化工程师(训练、数据、评测方向)** 你将做什么? 围绕真实电商核心场景,参与 AI 应用的系统化构建与优化,把 AI 变为业务增长引擎: 1. AI 应用全生命周期演进:深度参与业务问题建模、应用架构设计、上下文工程、训练数据构建、自动化评估、模型后训练优化 2. 数据飞轮构建:打造高质量数据生产链路,探索合成数据(Synthetic Data)与高效蒸馏技术,跑通"业务-模型-反馈"迭代闭环 3. 评测体系构建:面向业务目标设计完备的效果评估体系,构建自动化评估框架(LLM-as-a-Judge),建立离线评估与在线业务指标联动 4. 强化学习与奖励机制设计:构建可工程化的 Reward 体系与 RL 训练环境,提升模型在垂直场景中的可控性与泛化能力 5. AI 外部能力体系搭建:实现知识库(RAG)、长短期记忆系统(Memory)、工具调用、多 Agent 协作框架等 6. 多模态 AI 应用开发:构建多模态感知与推理能力,解决 UI 自动化、视觉理解与审核、多模态会话等场景落地问题 我们期待你: ● 2027 届应届毕业生,计算机/数学/统计学等相关专业硕士/博士优先,优秀本科生不受限制 ● 深入理解 Transformer 和主流 LLM 架构演进,对后训练算法有实操经验和深刻认知 ● 掌握主流 AI 协议(MCP、Skills)、记忆系统(Memory)、知识库(RAG) ● 较强 Python 编程能力,熟练掌握 PyTorch,了解大模型训练与推理框架(Megatron-LM、vLLM、DeepSpeed) ● 有很强的 Data-centric AI 意识,精通后训练所需高质量数据挖掘与构造 ● 拒绝盲目调参,能针对 Agent 任务设计科学评测体系,基于评测结果精准分析和定位问题 ● 有 Agentic RL 训练实操经验者优先 ● 独立开发过具备影响力的 AI 应用者优先 ● 具备合成数据(Synthetic Data)与动作轨迹(Trajectory)构建实操经验者优先 ● 具备复杂多步任务量化评估能力者优先 ● 在 AI 顶会(ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML)发表大模型评测、数据合成、Agent、RL 相关一作或共一论文者优先 ● 知名大模型评测框架或高质量开源数据核心贡献者优先 ● 极强的数学功底和逻辑分析能力,对高质量数据和评测有端到端闭环经验者优先 简历直达邮箱:zy234797@alibaba-inc.com

