后端岗位面试题 · 业务理解
题库中标记为“后端”的结构化面试题。
共 89928 道真题 · 当前筛选命中 4639 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：业务理解
考察点
技术栈
第 101 题为什么项目里使用Raft，使用Raft解决了什么问题？ 考察对分布式一致性协议Raft的理解及其在项目中的实际价值第 102 题请说明大模型训练数据集通常包含哪些类型，以及它们分别用于哪些训练阶段？ 考察对大模型数据构成和训练流程的理解第 103 题搭建大模型需要开展哪些关键工作？ 考察对大规模模型训练全流程的宏观理解与工程规划能力第 104 题请深入介绍你所负责的[你的项目]的核心价值，并阐述它在实际业务中的使用场景。 考察候选人项目价值提炼、业务场景理解和系统性表达能力第 105 题请介绍你在项目中是如何使用 Redis 的，以及为什么这样设计。 考察候选人将 Redis 应用于实际业务场景的合理性与深入程度第 106 题是否用过大模型，怎么用的？ 考察候选人对大模型工具的实际应用场景与动手能力第 107 题有没有了解过 MCP、智能体和 Coze？ 考察对 AI 智能体生态、MCP 协议及低代码平台的基础认知第 108 题请介绍你参与开发的AI Agent项目，并说明在项目中使用了哪些大模型以及选择的理由。 考察对AI Agent项目的理解、模型选型与工程落地能力第 109 题请列举常见的定时任务框架，并说明各自适用场景。 考察对定时任务生态的整体认知与技术选型能力第 110 题Java 的反射有哪些应用场景？ 考察对 Java 反射机制的理解及其在框架和开发中的实际用途第 111 题请介绍你使用过的主要开发框架，并说明你选择它们的原因。 考察候选人技术栈的广度和技术选型能力第 112 题请介绍你最常用的 SQL 操作，并举例说明它们的使用场景。 考察 SQL 基础知识的掌握与业务场景结合能力第 113 题请分享你在项目中使用过的 JUC（java.util.concurrent）组件有哪些，并说明它们分别解决了什么具体问题。 考察对 JUC 组件的实际应用经验及问题背景理解第 114 题请介绍你在实习中参与的搜索或智能体相关业务，包括你的具体职责、关键技术难点以及最终效果。 考察实习项目的业务理解、技术深度与实际贡献第 115 题请介绍一下你项目中使用的消息队列（如 RocketMQ 和 RabbitMQ）。 考察对消息队列核心概念和实际应用的理解第 116 题了解宇视吗，知道它是做什么的吗？ 考察候选人对目标公司的基本认知与求职准备充分度第 117 题Kafka有哪些典型应用场景？ 考察对 Kafka 核心能力与应用场景匹配的理解第 118 题请解释数据库事务的ACID特性，并结合一个具体事务场景说明每个特性的实际作用。 考察对事务ACID特性的理解及其在真实场景中的体现第 119 题介绍AI在物联网方面的应用 考察对AI与物联网结合的技术理解与应用场景认知第 120 题请介绍一下你的项目背景和整体架构。 考察候选人项目整体理解与架构描述能力