中银金科上海2022暑期实习智能风控岗笔面经

1.基础认知类：请用通俗的话说明，什么是Agent？它与传统AI工具的本质差异是什么？回答模板：可以理解为，Agent是一种具备自主执行能力的智能体，能够完成“理解目标—制定方案—执行任务”的完整流程，不依赖人工逐步指令。例如传统翻译工具，需要用户复制文本、选择语言、点击翻译，每一步都需要人工参与。而Agent只需接收类似“把这份英文合同翻译成中文，检查专业术语并生成PDF发送到邮箱”的指令，就能自动识别文件、调用翻译服务、校验内容并完成发送，全流程无需人工干预。主要区别体现在三点：第一是自主性，传统AI依赖指令驱动，Agent可以主动拆解目标并规划步骤；第二是闭环能力，传统AI输出结果即结束...

本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo；这次面的是AI岗一面前我以为：背完八股 + 把项目讲清楚，应该能稳过。0-5 min：自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的，痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min：项目深挖（开始崩）- Q1：你的法律文档总共多少？切了多少个 chunk？- 我：约 500 份 PDF，5 万个 chunk- Q2：500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk？平均每份 100 个 chunk，你切片粒度是多少？- 我：512 token- Q3：法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义，你的切片会不会把它切散？- 我：（沉默 5 秒）……应该会- Q4：那你怎么解决？- 我：我可以加一个 metadata……（开始编）❌ 第一次崩：切片粒度没考虑业务语义。20-35 min：评测体系（继续崩）- Q：你怎么知道你的 RAG 有效？- 我：我用 Recall@5……- Q：评测集多少条？怎么构造的？- 我：100 条，我手工标注的- Q：100 条够吗？分布怎么样？- 我：分布……我没分- Q：那你的 Recall@5 是 0.81，你怎么知道这个数字是好是坏？baseline 是什么？- 我：（沉默 10 秒）❌ 第二次崩：没有 baseline，没分布分析，纯靠"看起来还行"。35-55 min：Agent 部分（彻底崩）- Q：你的 Agent demo 用了几个工具？- 我：3 个，搜索、计算器、文档查询- Q：当用户问一个问题，你的 Agent 怎么决定调哪个工具？- 我：用 ReAct，让模型自己决定- Q：模型决策错了怎么办？- 我：我加了个 reflection……- Q：reflection 失败 3 次后怎么处理？- 我：（沉默 15 秒）……我没想过❌ 第三次崩：异常路径完全没设计。55-65 min：业务理解 + 反问- Q：你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么？- 我：算力？数据？- Q：你看过哪些字节最近发的 AI 产品？- 我：豆包、扣子……- Q：扣子是 Agent 平台还是工作流平台？- 我：（再次沉默）❌ 第四次崩：对面试公司业务一无所知。

快一个月沟通300次，要简历30次，面试三个全挂😭日常实习难度这么大吗？找实习找到道喜破碎。是我简历太烂了吗？求指教。

自我介绍实习挑一个项目，讲技术架构、做了什么事情、用了哪些技术，解决了什么问题B 平台 思路如何拓展到要接入其他模型；接的过程中有什么工作有没有接触过评测的流程如果请求量变大，系统目前的处理流程可能出现什么问题；如何解决A 系统 讲讲亮点八股Kafka 是否天然支持优先级队列；如果消息队列只支持投递，如何实现优先级队列和延迟队列了解哪些限流算法；各自的优缺点除了缓存击穿，还有什么问题针对数据库与缓存的一致性问题，常见的策略是什么；如何保持更强的一致性项目Plan-Execute-Replan、React、Workflow 三者有什么区别其他最近有 Ai Coding 的经历吗算法全排列 II