CVTE 2027暑期实习面经（AI面试平台项目）
《面试题目》
- 自我介绍
- 该 AI 面试平台项目一共有多少人开发？分工是怎样的？
- 介绍一下后端整体架构与采用的相关技术
- 介绍项目内部各个模块整体架构情况
- 讲解后端分层架构
- 你对系统架构有怎样的了解？你了解数据库、负载均衡相关内容吗？
- 分布式和微服务二者有什么区别？
- 介绍你负责的 AI Workflow 工作流编排内容
- 举一个工作流实际运行的完整业务流程
- 后台目前支持哪些大模型？模型整体的 token 吞吐量大概是什么水平？
- 系统能够支撑多大的并发访问？三五个人同时进行是否有压力？
《参考解析》
- 分布式与微服务的区别：分布式是一种系统部署形态，强调把系统拆分到多台物理/虚拟机器上协同工作，解决单机资源瓶颈问题；微服务是一种架构设计理念，强调按业务边界把单体应用拆分成多个独立部署、独立扩展的服务。微服务系统通常天然是分布式的，但分布式系统不一定是微服务架构（例如简单的主从复制、分片集群也是分布式，但不涉及业务服务拆分）。
- AI Workflow 工作流编排的核心考察点：面试官关注的是候选人能否清晰讲出一次工作流运行的完整链路——从触发条件、节点间的数据传递格式、条件分支/循环控制，到异常节点的重试/降级策略，这些细节比单纯罗列”用了什么编排引擎”更能体现工程落地能力。
- 系统并发承载能力评估：回答这类问题时应结合具体压测数据或理论估算（如单节点 QPS、数据库连接池大小、缓存命中率），而不是空泛地说”能扛住”，展现出对系统瓶颈（CPU、IO、数据库连接、下游大模型接口限流）有基本认知。