面经分享 | 安其威软件开发岗一面

 哈喽小伙伴们大家好，我是小李，这段时间秋招不是接近尾声了嘛，今年就拿我们公司的招人情况和我参加过的几场招聘会的情况来看：市场是越来越卷。我们收到过很多的简历，全栈开发这块基本上每天都会有三四百份，通过前期初筛和后期的面试情况来看，一方面大家对自己的定位不够清晰，另一方面大家不能很好的向面试官展示自己的真实水平（包括简历制作和面试表现），上个月，在招人的同时我自己也作为候选人参加了一些面试，主要投递的岗位仍然是全栈开发，那今天给大家分享其中一家公司的面试题，希望可以给大家一些帮助。

1、自我介绍

面试官您好，我是 XX，本科毕业于** 大学智能科学与技术专业，目前在 XX 公司担任全栈开发工程师，主要负责 ToB 端业务系统的开发与迭代。

我的技术栈包括：前端 Vue3+TS+Ant Design、后端 SpringBoot+MySQL+Redis 为主，擅长从需求拆解到前后端联调、性能优化的全流程落地。在职期间，主导过 XX 内部管理系统的重构，通过前端组件封装、后端接口缓存优化，将页面加载速度提升 40%，接口响应时间缩短 30%；也独立开发过小程序，移动端应用，鸿蒙应用等等，在工作中也会利用AI 编程工具来提高开发效率。

2、目前在职还是离职

在职

3、为什么想考虑换一个公司

主要有两方面的因素：首先是技术层面，我一直关注 AI 对软件开发的赋能，贵公司在 XX（如大模型落地、智能开发工具）领域的布局很吸引我，希望能加入团队，把自己的全栈技术和 AI 应用结合起来，同时向团队前辈学习更体系化的技术方法论。其次是业务层面，当前公司的业务偏内部运维系统，场景相对单一，技术迭代节奏较慢，我希望能接触到更复杂的 ToC / 商业化业务场景（比如贵公司做的 AI + 企业服务），在高并发、高可用的系统设计上积累更多实战经验；

 4、在公司负责哪些项目，公司的人员构成和比例

公司主要是做具身智能这一块的内容，我在公司负责的项目主要有三个：第一个是一个后台管理系统，这个项目中也是接入了智能体实现任务的规划和推理。第二个项目是一个拍照的C端应用，用户在手机端可以启动无人机拍照，然后修图之后会返回给用户新的图片，第三个是也是一个C端的记事本项目，用户可以编写日记并且利用AI 来优化自己的日记，还可以将日记形成自传。

 5、介绍简历中写到的项目（还用的毕设项目hhh 没来得及改）

写的是智能面试刷题平台这个项目。前端技术栈是：react,ant -design+ts+ openai 代码生成，后端主要用到了mysql +redis+springboot+通义大模型。核心模块分为用户模块、题库模块、题目模块、流量控制模块、笔记模块、社区交流模块、模拟面试模块。

 6、项目中 AI 模拟面试这个功能具体怎么实现的 

总共分为三部分：题目智能生成+答题内容分析+面试结果反馈

第一步：面试题智能生成

1. 先在 MySQL 中构建面试题库，按岗位类型（全栈 / 前端 / 后端）+ 难度（入门 / 进阶）+ 知识点（Redis/Vue/Java）打标签；
2. 用户选择目标岗位后，后端先从 Redis 缓存中读取该岗位的高频题（缓存失效则查 MySQL），再调用大模型 API，基于题库和岗位 JD 生成 10-15 道定制化题目（比如全栈岗侧重前后端联动、性能优化类题目）；
3. 前端按基础题 + 综合题的结构渲染题目列表，支持分页 / 收藏。

第二步：答题交互与内容识别

1. 文字答题：前端收集用户输入的文本，通过 axios 传给后端，做敏感词过滤后存入 MySQL；
2. 语音答题：调用阿里云语音识别 SDK，将语音流转为文字，再走文字答题的流程（前端做了语音断句、实时转写的交互优化）。

第三步：结果判定

1. 后端将用户答题文本、岗位匹配的评分维度（如 “Redis 使用场景是否清晰”“Vue 组件封装思路是否完整”）传给讯飞星火大模型 API，指定 prompt 让 AI 按准确性（40%）+ 逻辑完整性（30%）+ 岗位匹配度（30%）打分；
2. 接收 AI 返回的评分结果后，后端结合题库中的标准答案，补充知识点缺失提示，生成结构化的复盘报告；
3. 前端封装表格组件展示评分明细，支持用户导出报告，同时推荐对应的知识点学习资源。

7、项目中为什么要用 redis ? 主要存储什么数据 ？有用过 redis 的哪些客户端

用redis的原因：轻量级，查询效率，避免重复计算

存储的数据：用户签到信息，热门题目，面试结果

用过 redis 的客户端：Jedis,redission

 8、对 ant design 的表格组件进行了封装，为什么要封装？怎么封装的？

 1）、代码冗余

2）、业务适配性差

3）、样式风格不统一

4）、扩展性差

5）、维护成本高

6）、用户体验不友好

9、怎么看待 AI 对于传统软件开发的影响？

是机遇也是挑战。

机遇：开发效率的提升，提供了更多思路与设计方法，重复的代码 AI 可以直接生成

挑战：部分岗位可能会被取代，编码能力不再是核心壁垒，跟侧重需求理解能力，系统设计能力和AI 工具的驾驭能力，对程序员的架构设计能力提出了新的考验。

 10、找工作的时候更看重哪些因素？ 

1）、技术成长与业务背景

2）、团队氛围与协作模式

3）、成长空间

4）、工作与生活的平衡。

 反问环节： 

1、公司做什么的？ 

2、后面还有其他的流程吗？

以上就是本期文章的全部内容，感谢大家的阅读，我们下期再见啦~