企业官网建设流程全解析

渭南华阴建设银行的网站是多少,网站 建设运行情况报告,常德找工作网站,网站转移后后台无法登陆Java实习模拟面试#xff5c;上海网* Java开发实习生面经#xff1a;聚焦AI集成、Spring生态与国产数据库实战关键词#xff1a;Java后端实习#xff5c;Spring Boot#xff5c;大模型集成#xff5c;Embedding#xff5c;MyBatis-Plus#xff5c;国产数据库#xff5…Java实习模拟面试上海网* Java开发实习生面经聚焦AI集成、Spring生态与国产数据库实战关键词Java后端实习Spring Boot大模型集成EmbeddingMyBatis-Plus国产数据库HR技术双面适合人群准备投递政企类/转型AI方向企业的Java实习生尤其关注AI 后端融合开发的同学前言最近我参加了一场针对上海某知名政企软件公司简称“上海网”* 的 Java 开发实习生岗位的完整模拟面试包含15分钟 HR 面 40分钟 技术面。整场面试风格务实既考察基础工程能力又高度聚焦AI 应用落地如大模型调用、知识库构建、PDF 解析等并透露出公司正在向智能政务系统转型的战略方向。本文将严格按照“面试官提问 模拟回答结合计科专业知识 连环追问”的形式还原真实场景帮助大家提前熟悉此类“传统软件企业 AI 新兴方向”的复合型岗位要求。一、HR 面环节15分钟Q1请说明您目前就读的学校和专业背景以及入学方式。我的回答我目前就读于 XX 大学计算机科学与技术专业是通过普通高考统招录取的。我们学校属于省属重点高校计算机专业为国家级一流本科专业建设点。Q2您是通过异地高考进入学校的吗当时是以什么分数线录取的我的回答不是异地高考我是本省考生。当年以超出一本线 65 分的成绩被录取专业录取最低分为全省前 8%。注HR 关注生源稳定性与学习能力如实回答即可。Q3您在校期间的专业排名情况如何是否有参与社团或学生会组织我的回答目前 GPA 3.7/4.0专业排名前 15%。大二起担任学院“智能软件开发社”技术部负责人组织过多次编程 workshop 和 Hackathon 活动。Q4-Q5社团活动是否与专业相关具体做了哪些开发工作我的回答高度相关社团主要围绕AI 应用开发展开。我主导开发了两个项目一个基于 Flask 的校园问答机器人集成本地 LLM一个使用 Spring Boot Vue 的课程资源共享平台含权限控制、文件上传解析。此外我也喜欢研究开源项目业余时间会复现一些 LangChain 的 Demo。Q6-Q7上一段实习经历的时间、内容与公司规模我的回答今年 6 月到 8 月在一家 200 人左右的 SaaS 初创公司实习担任后端开发助理。主要负责用户认证模块优化JWT Redis 缓存使用 Kafka 实现订单状态异步通知编写 MyBatis-Plus CRUD 接口并做单元测试。Q8-Q10职业规划、对公司业务的理解、转正与到岗意愿我的回答学业规划明年毕业计划边实习边完成毕业设计方向为 RAG 系统优化职业规划希望深耕 Java 后端尤其在AI 工程化落地领域积累经验对公司了解了解到贵司长期承接政府信息化项目如智慧政务、数据中台等近期也在探索 AI 赋能如智能问述、知识库检索这与我的兴趣高度契合到岗与转正可保证每周 5 天全勤最快下周即可到岗非常期待转正机会。Q11-Q13通勤、到岗时间、试用期制度 反问我的回答目前住在上海 XX 区地铁通勤约 35 分钟对试用期考核制度理解清晰通常为 2-3 个月考核代码质量、任务完成度、协作能力反问环节主动询问了 AI 应用的具体场景见文末总结。✅HR 面核心逻辑稳定性 匹配度 沟通意愿。政企类公司尤其看重能否长期投入、是否接受政府项目节奏。二、技术面环节40分钟项目深挖在线考试系统 智能电子月报Q1-Q2考试系统是否独立完成使用对象是谁我的回答是独立开发的课程设计项目面向本校《软件工程》课程的学生支持教师出题、学生在线答题、自动判分选择题和成绩导出。Q3-Q5Coze 平台的功能、知识库集成与权限管理 注此处“Coze”应指字节跳动推出的 AI 应用开发平台或类似低代码平台我的回答功能用于快速搭建智能问答机器人支持对话流编排、插件调用知识库上传了课程 PDF 和 PPT平台自动切片并生成 Embedding 向量集成方式通过 Coze 提供的 API 将用户问题转发至后端后端拼接上下文后调用其对话接口权限管理基于角色教师/学生控制知识库访问范围前端传 token后端校验角色。Q6拦截器、过滤器、Spring AOP 的执行顺序我的回答结合 Servlet 生命周期执行顺序为Filter过滤器 → DispatcherServlet → Interceptor拦截器 → Controller → AOP环绕通知等FilterServlet 容器级别最早执行常用于编码、安全头设置InterceptorSpring MVC 层可访问 HandlerMethod适合权限校验AOP方法调用层面最晚介入适合日志、事务、性能监控。✅ 口诀“滤器早拦器中AOP 最后才动工”。AI 项目深度追问Q7-Q9智能月报是否用 Python大模型与知识库我的回答核心后端用Spring BootJava但 PDF 解析模块调用了 Python 脚本通过 ProcessBuilder大模型使用Qwen-7B-Chat通义千问开源版构建了两级知识库原始 PDF → 文本块 → 向量库ChromaDB。Q10-Q13PDF 解析、MCP、数据存储与调用我的回答PDF 解析使用Apache PDFBox提取文本配合正则清洗格式未使用 MCPModel Context Protocol但了解其用于工具调用标准化数据存储解析后的文本块存入 MySQL同时生成 Embedding 存入Chroma 向量数据库大模型调用用户提问时先用相同 Embedding 模型编码问题在 Chroma 中做相似检索将 top-3 结果作为上下文注入 prompt再调用 LLM 生成答案。Q14-Q20课程、Java AI 体系、Embedding 模型与部署我的回答主修课程数据结构、操作系统、计算机网络、数据库原理、软件工程Java AI 熟悉度熟悉 Spring AI刚发布、LangChain4j能实现 RAG 流程Embedding 技术了解 Sentence-BERT、text2vec、OpenAI Embedding实际使用采用BGE-small-zh-v1.5中文效果好通过 HuggingFace Transformers 加载部署方式大模型GGUF 量化后运行在阿里云 ECS8C32G上使用 llama.cppEmbedding 模型Flask 封装为 REST APIJava 后端 HTTP 调用向量库Chroma 单机版未来考虑 Milvus。Java 基础 框架Q21数据来源爬虫我的回答知识库数据来自内部文档PDF/Word未使用爬虫。若需外部数据会走合规接口如政府公开 API。Q22-Q24Spring Boot 版本 Java 集合框架我的回答Spring Boot3.2.5支持 Jakarta EE 9Java 集合框架核心接口Collection→List/Set/QueueMap虽不继承 Collection但属集合体系主要实现类ListArrayList动态数组、LinkedList双向链表→有序MapHashMap无序、LinkedHashMap插入有序、TreeMap键自然排序。Q25-Q30数据库经验 MyBatis vs MyBatis-Plus我的回答熟悉 MySQL、PostgreSQL了解 Oracle项目中主要用 MySQL 8.0MyBatis-Plus 优势内置 CRUD减少 XML条件构造器LambdaQueryWrapper类型安全自动分页、逻辑删除缺点复杂 SQL 仍需手写 XML灵活性略降。Q31MyBatis-Plus 如何实现数据脱敏我的回答可通过自定义 TypeHandler或字段注解 AOP实现。例如TableName(user)publicclassUser{TableField(valuephone,typeHandlerPhoneMaskHandler.class)privateStringphone;}或使用JSONField(serializeUsing MaskSerializer.class)配合 Jackson。Web 开发 Spring MVCQ32-Q38线程生命周期、RESTful 参数接收、注解区别我的回答线程生命周期NEW → RUNNABLE → BLOCKED/WAITING/TIMED_WAITING → TERMINATEDRESTful 参数接收路径参数PathVariable查询参数RequestParam请求体RequestBodyJSON请求头RequestHeaderController vs RestControllerRestController Controller ResponseBody前者返回视图名需模板引擎后者直接序列化为 JSON。Q39Autowired 和 Resource 的区别我的回答特性AutowiredSpringResourceJSR-250默认装配方式byTypebyName来源Spring 框架Java 标准required可设为 false无此属性name 指定需配合 Qualifier直接Resource(namexxx)✅ 实践建议团队统一风格避免混用。三、反问环节 公司方向确认我问公司在 AI 开发方面的具体应用场景是什么实习生是否会涉及前端面试官答公司正在从传统政务系统向AI 赋能转型重点方向包括智能知识库检索政策文件问答智能问述用户自然语言生成结构化查询MCP 工具调用连接外部系统实习生工作纯 Java 后端开发负责接口实现、RAG 流程优化、数据处理不涉及前端。总结与建议这场面试充分体现了“传统软件企业 AI 新基建”的典型特征✅技术栈特点基础扎实的 Java、Spring、MySQL新兴RAG、Embedding、本地大模型部署国产化倾向使用国产数据库如达梦、OceanBase✅给求职者的建议项目要体现“AI 工程化”能力不只是调 API更要懂数据流、向量化、上下文拼接熟悉国产技术生态政企项目对国产数据库、中间件兼容性要求高明确表达稳定性与匹配度HR 非常看重“能否长期干、是否接受政府项目节奏”。最后提醒即使公司当前 AI 应用尚在起步阶段只要展现出“能快速落地 AI 功能”的工程能力就是巨大加分项