快手
后端开发工程师一面面经
完整信息
本篇目录
一、 实习经历深挖
项目细节：
在实习期间主要负责的两个任务是什么？（数据导入、质押理财模块开发）
为什么要接入质押理财模块？之前的对账精度差（0.11几）的具体原因是什么？
问题解决能力：
你是如何定位对账差异来源的？（分析是质押缺失还是流水精度问题）
如果重新做这个任务，你会如何优化流程？（强调沟通、先咨询前开发者或社区，避免盲目排查）
技术理解：
你觉得这个事情的复杂度在哪里？（强调分析差异来源的过程而非单纯的代码编写）
你如何看待“实习期间做的全是 CRUD”这件事？进阶的关注点应该是什么？
AI 工具应用：
在实习过程中如何使用 AI 提效？（编写 API 测试脚本、前置脚本等）
二、 毕业设计深挖（电商平台项目）
面试官通过这个项目考察你对系统设计、数据真实性及新技术融合的态度。
核心功能逻辑：
AI 导购系统的具体流程是什么？（正则提取关键词 -> 数据库检索 -> 大模型润色文案）
如果数据库检索不到商品，大模型起到了什么作用？（补充信息或生成推荐文案）
工程化思考：
简历上写的“商品检索时长优化”等数据是怎么来的？（面试官敏锐察觉到数据的真实性，确认为闭设预估值）
如果你要设计一个真正的智能导购，你会怎么做？（考察 RAG、Agent、倒排索引等进阶方案）
对前沿技术的态度：
你对 OpenClaw / AI Agent 的理解是什么？
三、 开放性与场景题：AI 辅助编程（Web Coding）
这是本次面试的重头戏，反映了目前大厂对 AI 工具融合度的重视。
AI 应用现状：
你目前日常使用哪些 AI 工具？（Gemini、Perplexity、NotebookLM）
你觉得传统搜索引擎（Google）和 AI 搜索的区别在哪？
实操方法论：
让你用 AI 从 0 到 1 起一个电商项目，你的任务拆分流程是怎样的？
如何确保 AI 实现的需求满足预期？（提到了测试、验证环节）
概念辨析：
是否了解 Spec Coding 与 Vibe Coding 的区别？
是否了解 KPC、Plan mode 等 AI 编程模式？
本篇目录
- 01
在实习期间主要负责的两个任务是什么？
- 02
为什么要接入质押理财模块？之前的对账精度差（0.11几）的具体原因是什么？
- 03
你是如何定位对账差异来源的？
上一问 ↑ - 04
如果重新做这个任务，你会如何优化流程？
- 05
你觉得这个事情的复杂度在哪里？
- 06
你如何看待“实习期间做的全是 CRUD”这件事？进阶的关注点应该是什么？
- 07
在实习过程中如何使用 AI 提效？
- 08
AI 导购系统的具体流程是什么？
- 09
如果数据库检索不到商品，大模型起到了什么作用？
上一问 ↑ - 10
简历上写的“商品检索时长优化”等数据是怎么来的？
- 11
如果你要设计一个真正的智能导购，你会怎么做？
- 12
你对 OpenClaw / AI Agent 的理解是什么？
- 13
你目前日常使用哪些 AI 工具？
- 14
你觉得传统搜索引擎（Google）和 AI 搜索的区别在哪？
- 15
让你用 AI 从 0 到 1 起一个电商项目，你的任务拆分流程是怎样的？
- 16
如何确保 AI 实现的需求满足预期？
- 17
是否了解 Spec Coding 与 Vibe Coding 的区别？
- 18
是否了解 KPC、Plan mode 等 AI 编程模式？