百度-AI产品研发一面-日常实习
《面试题目》
- 继续来分享下最近的面经~
- Agent项目遇到了什么问题，怎么解决的
- 细说RESTful API，举了个实际场景，用户在一条帖子下评论，应该怎么写API
- SSE 流式输出是什么，返回格式是什么
- 用户登录认证系统怎么做的，为什么用Redis + Token而不是session
- 如何保证前端发送到后端数据的隐私性
- 缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩是什么，怎么解决
- Redisson 分布式锁怎么解决击穿
- 分布式锁的原理
- 实习的遇到的问题和解决方法，以及收获
- 细说IOC，为什么要用依赖注入，而不是new
- Bean的生命周期
- 如何快速上手一门编程语言
- 开放性问题，除了工作什么地方用过AI，对AI的看法
- 无手撕算法
《参考解析》
- AI产品与 Agent 项目：回答这类问题要先讲清目标用户和业务场景，再说明模型、数据、工作流、评测指标和上线后的真实使用效果。面试官通常更看重你能否把 AI 能力转成可落地的产品闭环，而不是只罗列模型名。
- SSE 流式输出：SSE 适合服务端向浏览器单向推送，AI 流式回答场景实现简单。生产环境要处理代理缓冲、超时心跳、客户端断开、单用户连接数限制和最终状态落库。
- 用户研究：用研回答要覆盖样本选择、访谈或问卷方法、洞察提炼和需求转化。面试官会追问研究结论是否真正影响产品决策，因此最好用指标或后续迭代结果闭环。
- 项目深挖：项目深挖的核心是讲清背景、目标、你的职责、关键决策、难点和结果。遇到追问时优先用数据、取舍理由和复盘说明自己的判断，而不是只描述流程。