通用软件工程师 / FDE 求职路线图 · 按岗位选分类
这份路线图回答一个问题：我是通用软件工程师 / FDE（前置交付工程师）方向的，这 362 道题里该刷哪些？ 题库按岗位 / 知识分类组织，这里只做"选分类 + 排序"。
怎么用：先确定目标岗位 → 按对应路线刷题 → 手撕题（✍ H##）本地跑一遍 → 面试前只看"易错"句复盘。
一、先对号入座
| 目标岗位 | 典型 JD 关键词 | 主刷 | 预计 | 可以跳过 |
|---|---|---|---|---|
| 前端开发 | React/Vue、TypeScript、工程化、性能优化、Webpack/Vite | 前端工程全部 + 系统设计 04/05 | 2 周 | 操作系统与系统编程、AI 工程 |
| 后端开发（Java/Go） | 线程池、JVM、MySQL、Redis、Kafka、微服务、高并发 | 后端与分布式全部 + 系统设计全部 + 操作系统与系统编程 01/02 | 3 周 | 前端工程 |
| 基础架构 / 中间件 | 分布式、一致性、容量、容灾、多活 | 系统设计全部 + 后端与分布式 03~06 + 操作系统与系统编程 01/02 | 3 周 | 前端工程 |
| AI 应用工程师 | LLM、RAG、Agent、Prompt、部署、评测 | AI 工程全部 + Agent 工程全部 + RAG 工程全部 + 系统设计 01/03 | 3 周 | 操作系统与系统编程、前端工程 05 以后 |
| 算法 / 大模型算法 | Transformer、SFT、RLHF、RL、推理优化 | 算法与手撕全部 + AI 工程 01/02 + Agent 工程 02 | 4 周 | 前端工程、系统设计 03~05 |
| FDE（前置交付工程师） | 客户现场、方案设计、部署交付、需求拆解、快速原型 | FDE 交付全部 + 系统设计 01/02/05 + 后端与分布式 05~06 + 前端工程 05 + AI 工程 03/04 | 2 周 | 算法与手撕可只挑 Top 10 |
| AIGC 运营 / AI 产品 | 内容生产、AI 提效、A/B Test、内容质量、运营指标 | AIGC 运营全部 + AI 工程 04（RAG 基础） | 2 周 | 前端工程、操作系统与系统编程 |
| 全栈 / 独立开发 | 前后端都写、部署运维、快速上线 | 前端工程 + 后端与分布式 + 系统设计 01/04 | 4 周 | AI 工程 02、Agent 工程 03 |
不确定投哪类：先刷后端与分布式全部 + 系统设计 01/04，两周后再按 JD 分流。
二、前端开发 · 2 周计划
| 周 | 内容 | 题量 | 重点 |
|---|---|---|---|
| 第 1 周 | 前端工程 01（JS 语言）+ 02（浏览器）+ 03（CSS） | 25 题 | 事件循环、缓存、CORS、Flex/Grid |
| 第 2 周 | 前端工程 04（框架）+ 05（工程化）+ 06（性能）+ 07（安全）+ 8 道手撕 | 29 题 | React/Vue 机制、构建、Web Vitals、XSS/CSRF |
必刷 24 题（时间不够就这些）：A Q01（事件循环）、Q02（闭包）、Q03（原型链）、Q11（输入 URL 后发生什么）、Q12（重排重绘）、Q13（强缓存/协商缓存）、Q14（跨域）、Q17（LCP/INP/CLS）、Q26（Vue2/3）、Q28（React 通信）、Q29（Hooks 规则）、Q33（SSR/CSR）、Q34（webpack vs vite）、Q36（产物体积）、Q42（性能量化）、Q43（AI 辅助开发）、Q44（XSS/CSRF）+ H01~H08 全部。
手撕必跑：tools/smoke_frontend.py（8 题，node 执行）。
三、后端开发 · 3 周计划
| 周 | 内容 | 题量 | 重点 |
|---|---|---|---|
| 第 1 周 | 后端与分布式 01（并发）+ 02（JVM）+ 03（数据库） | 24 题 | 线程池参数与执行流程、GC 算法对比、索引最左前缀、隔离级别、MVCC |
| 第 2 周 | 后端与分布式 04（缓存 MQ）+ 05（分布式）+ 06（可观测）+ 8 道手撕 | 21 题 | 缓存三连、分布式锁、限流算法、CAP、Prometheus |
| 第 3 周 | 系统设计 01（方法论）+ 04（稳定性）+ 05（FDE 交付） | 14 题 | 容量估算、灰度回滚、客户交付 |
必刷 26 题：B Q01（线程池）、Q04（并发容器）、Q05（JMM/volatile）、Q11（G1 vs CMS）、Q12（full GC 排查）、Q16（索引类型）、Q17（最左前缀）、Q18（隔离级别）、Q19（MVCC）、Q20（慢查询）、Q21（锁）、Q22（分库分表）、Q25（缓存三连）、Q26（分布式锁）、Q28（MQ 选型）、Q32（微服务）、Q34（幂等）、Q35（CAP）、Q37（限流）、Q38（熔断降级）、Q39（故障排查）、Q40（日志 traceId）、Q43（k8s Pod 创建）、Q44（CI/CD）+ 8 道手撕。
手撕必跑：tools/smoke_backend.py（8 题）。
四、AI 应用工程师 · 3 周计划
| 周 | 内容 | 题量 | 重点 |
|---|---|---|---|
| 第 1 周 | AI 工程 01（Transformer）+ 02（训练微调） | 19 题 | 注意力复杂度、位置编码、KV Cache、LoRA、SFT 过拟合、幻觉 |
| 第 2 周 | AI 工程 03（部署）+ 04（RAG）+ 8 道手撕 | 15 题 | 推理框架、量化、TTFT/RAG 切片与召回 |
| 第 3 周 | Agent 工程全部 + RAG 工程全部 + 系统设计 01/03 | 27 题 | Agent vs Workflow、工具契约、上下文裁剪、MCP/Skill、成功率评测、RAG 工程化 |
必刷 22 题：02 Q01（Self-Attention）、Q03（encoder vs decoder）、Q05（KV Cache）、Q11（LoRA）、Q12（SFT 过拟合）、Q13（RAG vs 微调）、Q14（DPO vs PPO）、Q16（幻觉）、Q17（混合精度）、Q20（部署框架）、Q22（推理延迟）、Q26（token 与上下文）、Q28（RAG 流程）、Q29（RAG 切片）、Q30（召回优化）、Q31（rerank）、Q34（RAG 评测）03 Q01（Agent vs Workflow）、Q03（function calling）、Q06（上下文裁剪）、Q07（ReAct vs 规划）、Q09（预算）、Q11（MCP vs Skill）、Q16（安全）、Q19（评测）+ 02 的 8 道手撕。
手撕必跑：tools/smoke_ai 暂无独立套件，手撕题直接用 tools/check_code.py 校验语法；AI 工程手撕是数值计算，建议对照 numpy 手工验证。
五、算法 / 大模型算法 · 4 周计划
| 周 | 内容 | 题量 | 重点 |
|---|---|---|---|
| 第 1 周 | 算法与手撕 01（LeetCode 30 题，前 15 题） | 15 题 | 滑动窗口、哈希、双指针 |
| 第 2 周 | 算法与手撕 01（后 15 题）+ 02（数据结构选型）+ 03（图与搜索） | 19 题 | 链表、DP、堆、二分、BFS/DFS/A* |
| 第 3 周 | 算法与手撕 04 + AI 工程 01（Transformer 手撕） | 12 题 | 注意力、LayerNorm、softmax 数值稳定 |
| 第 4 周 | AI 工程 02（微调对齐）+ Agent 工程 02（工具与协议） | 14 题 | LoRA、DPO、工具契约 |
必刷 20 题：01 Q01~Q15（LeetCode Top 15）+ Q32（LRU 底层）+ Q36（DP 四要素）+ 02 Q01（Self-Attention）+ Q02（QKV 与 Softmax）+ Q05（KV Cache）+ Q07（归一化）+ Q14（softmax 数值稳定）。
手撕必跑：tools/smoke_algo.py（32 题，含 LRU / 三数之和 / 反转 K 组 / 接雨水 等行为断言）。
六、FDE（前置交付工程师）· 2 周计划
FDE 的面试重心是「能不能在客户现场把系统跑起来」，技术深度不如纯研发岗，但广度、交付意识、沟通能力权重更高。
| 周 | 内容 | 题量 | 重点 |
|---|---|---|---|
| 第 1 周 | FDE 交付 01~02 + 系统设计 01（设计框架）+ 02（扩展性迁移） | 13 题 | 需求拆解、客户环境差异、容量估算、在线迁移 |
| 第 2 周 | 后端与分布式 05（微服务）+ 06（可观测）+ 系统设计 04（灰度容灾）+ FDE 交付 03~04 | 15 题 | 服务治理、故障排查、灰度回滚、容灾分级、SLA 与复盘 |
必刷 16 题：04 Q01（设计框架）、Q02（容量规划）、Q03（高并发四层）、Q05（在线迁移）、Q08（多租户）、Q09（扩容预案）、Q14（订单支付链路）、Q15（灰度回滚）、Q16（容灾多活）、Q17（备份恢复）、Q18（成本优化）、Q19（数据规模）、Q21（客户交付）、Q22（需求拆解）+ B Q37（限流）、B Q38（熔断降级）、B Q39（故障排查）；再加 FDE 交付全部分类题。
FDE 特别提醒：面试官会问"客户要的东西不合理你怎么办"、"现场出问题你怎么支持"、"需求说不清怎么办"——系统设计 Q21 / Q22 与 FDE 交付分类就是为这类问题准备的，答案要能落到具体动作（验收标准 / 范围划分 / MVP 路径），不要停在"我会沟通"。
七、AIGC 运营 / AI 产品 · 2 周计划
| 周 | 内容 | 题量 | 重点 |
|---|---|---|---|
| 第 1 周 | AIGC 运营 01（场景判断）+ 02（产品设计） | 10 题 | AI 提效判断、ToC/ToB、竞品分析 |
| 第 2 周 | AIGC 运营 03（内容质量）+ 04（指标与合规）+ AI 工程 04（RAG 基础） | 15 题 | 发布阈值、事实核查、生成式搜索、运营指标 |
必刷 12 题：06 Q01（AI 提效场景）、Q02（日常用 AI）、Q04（AI 产品设计）、Q05（ToC vs ToB）、Q06（A/B Test）、Q07（冷启动）、Q08（内容质量）、Q09（AIGC 评估）、Q10（水印与合规）、Q11（生成式搜索 E-E-A-T）、Q18（事实核查）、Q20（运营指标）。
八、刷题方法（比题量重要）
- 先 L1 后 L2，L3 按岗位取舍：L1 是"必须能脱口而出"，L2 是"能讲清对比与取舍"，L3 是"资深 / 系统设计"。
- 手撕题必须本地跑：
python3 tools/smoke_algo.py/smoke_frontend.py/smoke_backend.py/smoke_os.py/smoke_agent.py/smoke_sysdesign.py全部通过再算过。跑一遍比背十遍强。 - 每题只看三样：题目 → 自己先答 → 对照"答"和"易错"。易错句才是面试官真正想听的区分点。
- 频次徽章是证据不是承诺：
🔥×N表示该题在 128 份独立面经里被问过 N 次。标"补充"的题不代表不重要——它只代表语料里没有直接证据，但内容是按工程实践写的，照样值得学。 - 面试前 30 分钟：只看各分类"易错"速览，不看新题。
- 项目比题库重要：题库负责"不漏点"，简历项目负责"有得聊"。一个能讲清技术选型、失败排查、量化指标的项目，胜过刷完这些分类。