【阿里巴巴】【大模型开发】【暑期实习一面】面经（Java+并发+分布式）

阿里巴巴大模型开发暑期实习一面复盘

时间线

一面题目摘要

1. Java 并发：synchronized 与 ReentrantLock 区别；ThreadLocal 内存泄漏场景；线程池七大参数与拒绝策略
2. JVM：G1 与 ZGC 适用场景；线上 Full GC 频繁如何排查；堆外内存泄漏怎么定位
3. 分布式：TCC 与 Saga 模式区别；本地消息表如何保证最终一致性；Seata 的 AT 模式原理
4. RAG 项目：向量数据库选型（Milvus vs PGVector）；Embedding 模型如何评估；长文档切片策略
5. 手撕：合并两个有序链表；二叉树最近公共祖先

项目深挖细节

• 面试官对「RAG 检索增强生成」的召回率和准确率很关注
• 我介绍了混合检索（BM25 + 向量）+ 重排序（Rerank）方案
• 追问：如何评估上线后的效果？答：人工标注测试集 + 用户反馈埋点 + A/B 实验

准备建议

1. Java 并发与 JVM 是阿里实习核心：AQS、CAS、内存模型要能讲透
2. RAG 项目要准备评估指标：召回率、准确率、延迟、成本
3. 算法题偏中等：链表、树、哈希是阿里高频题型

结果

一面通过，面试官反馈「基础扎实，项目有真实业务思考」。

时间线建议（2025 暑期实习）

• 3 月：投递 + 测评
• 4 月：两轮技术面
• 5 月：HR 面与 offer
• 建议提前把 RAG 项目部署到可访问环境，并准备性能压测数据

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