大家好，我是二哥呀。

有球友咨询 offer 选择的时候，倾向于小米，然后我就问她 base 地在哪里，说南京，我认为这个薪资还可以；但两个捂脸的表情符号，我懂，我真懂她的意思。

于是就赶紧补了一句，小米应届生这个水平已经很不错了。

到底什么水平？

我把《Java 面试指南》专栏中收录的最新信息同步给大家瞧一眼，你就懂了。

• 软开岗，开了 18*15，硕士 211，拒了，不愧是薪资性价比中的天花板，base 南京
• 客户端，开了 24k，硕士 985，早 9.30 晚 10 点，base 北京
• 数据开发，开了 16k，硕士双一流，面的很艰难，一共 4 面，技术面 3 轮都有手撕，结果只给了 16，还不给 A，base 南京
• Java 岗，开了 23k，硕士 985，绝对是小米薪资体系中应届生的顶薪了，base 武汉

讲句良心话，小米今年的薪资和去年、前年差不多，甚至还有涨价，比如说武汉 Java 岗能开到 23k，真的很高。

但今年的情况和往年有很大不同，就是 AI 的爆火，让其他互联网大厂都开出了比往年更高的薪资。

不比不知道，一比就会有落差。

所以我经常劝大家，只要满足自己的心里预期价，就可以，不要让自己陷入无尽的比价痛苦中。

小米应该是南京、武汉等地的首选目标之一。

相信大家也都关注过这样一条信息，罗福莉在 11 月 12 日官宣正式加入小米的 AI 团队，他们的 slogan 是解锁空间智能，用于多模态感知、推理、生成和行动——这些是 AGI 的核心要素。

这就是变化。

小米也准备在 AI 方向上大干一场了，我们静候佳音。

那针对我们求职者，也要去积极拥抱变化。简历上一定要有一个和 AI 相关的项目（听劝，哪怕你写点评，也加追加这样一条：

基于 LangChain4j 集成阿里云百炼大模型，构建智能对话系统。通过 Redis 实现多轮会话记忆管理，利用 Function Calling 技术实现店铺信息、优惠券查询及预约到店等功能。

就像很多球友给我反馈的，在准备日常实习的时候发现面试官很喜欢问派聪明 RAG 这个和 AI 高度相关的项目。

公司希望自己和 AI 相关，开发者希望从事 AI 相关的开发工作，面试官希望求职者有 AI 相关的开发经验，一连串。

那接下来，就给大家分享几个回答范例，可以直接开背哈（第一个之前分享过）。

复制到浏览器打开：https://paicoding.com/column/10/21

第二个回答

在派聪明项目中，我们有一个核心功能是大文件上传与合并 。我们发现当用户上传大文件并触发合并操作时，后端处理时间过长。如果同步处理，不仅会长时间占用主线程，导致前端请求超时，还容易因为网络波动导致任务失败。

我的目标是将耗时的‘文件合并与后续处理’从主流程中剥离出来，实现异步化，同时必须保证任务不丢失 ，即使处理失败也能有重试机制。

于是我引入了 Kafka 作为消息队列。

前端上传完成后，Controller 层只负责快速响应‘接收成功’，然后在一个 事务 中向 Kafka 发送一条 FileProcessingTask 消息。

FileProcessingTask task = new FileProcessingTask(
                    request.fileMd5(),
                    objectUrl,
                    request.fileName(),
                    fileUpload.getUserId(),
                    fileUpload.getOrgTag(),
                    fileUpload.isPublic()
            );

LogUtils.logBusiness("MERGE_FILE", userId, "发送文件处理任务到Kafka(事务): topic=%s, fileMd5=%s, fileName=%s",
        kafkaConfig.getFileProcessingTopic(), request.fileMd5(), request.fileName());
kafkaTemplate.executeInTransaction(kt -> {
    kt.send(kafkaConfig.getFileProcessingTopic(), task);
    return true;
});

我在消费者端配置了死信队列策略 DeadLetterPublishingRecoverer。如果文件处理连续失败（比如重试 3 次后），消息会自动进入死信队列，而不是无限重试阻塞消费者。

在发送端，我使用了 executeInTransaction 方法，确保创建文件处理任务时，任务信息会可靠地发送到 fileProcessingTopic 主题，供消费者异步处理。如果发送失败，整个操作会回滚，避免出现"任务已创建但消息未发送"的不一致状态。

上线后经测试，500M 的大文件上传能稳定在 200 毫秒内。

第三个回答

派聪明是一个支持多团队协作的系统（SaaS 模式）。最开始设计时，我们面临一个棘手问题：新注册用户的知识库怎么存，怎么隔离，怎么共享？我们需要一种机制，既能让用户拥有私有空间，又能支持未来的团队协作，且必须保证数据的绝对隔离。

于是我设计了一套基于组织标签 (OrgTag) 的自动装配机制，确保用户注册即拥有独立的、隔离的数据空间，且过程必须是原子性的。

我重构了 UserService 的注册流程，当用户注册时，系统不仅会插入一条用户记录，还会同步生成一个以 PRIVATE_ 开头的专属组织标签，并将其强制绑定为用户的“主组织”。

// src/main/java/com/yizhaoqi/smartpai/service/UserService.java
@Transactional // 确保用户创建和空间分配是原子操作
public void registerUser(String username, String password) {
    // 1. 基础校验与用户创建
    if (userRepository.findByUsername(username).isPresent()) {
        throw new CustomException("Username already exists", HttpStatus.BAD_REQUEST);
    }

    User user = new User();
    user.setUsername(username);
    user.setPassword(PasswordUtil.encode(password));

    // 2. 核心逻辑：自动生成私有组织标签
    // 格式如：PRIVATE_zhangsan，确保天然隔离
    String privateTagId = PRIVATE_TAG_PREFIX + username;

    // 3. 级联保存：先创建标签，再绑定用户
    createPrivateOrgTag(privateTagId, username, user);

    user.setOrgTags(privateTagId);       // 赋予权限
    user.setPrimaryOrg(privateTagId);    // 设置默认上下文

    userRepository.save(user);

    // 4. 更新缓存，保证后续请求能立即读到权限
    orgTagCacheService.cacheUserOrgTags(username, List.of(privateTagId));
}

这个设计确保了“用户 A 无法看到用户 B 的私有文件”，但却能共享组织下公开的共有文件。

冲！

尤其是 27 届打算冲日常实习的同学，积极备战起来。

ending

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最后，把二哥的座右铭送给大家：没有什么使我停留——除了目的，纵然岸旁有玫瑰、有绿荫、有宁静的港湾，我是不系之舟。共勉 💪。