有人阿里一直在简历评估吗

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.项目中实际 QPS、延迟、数据规模是多少？瓶颈在哪，怎么解决的？3.讲一个你做过的技术选型，为什么选它？有没有更优方案？4.设计一个支持多轮对话+工具调用的 Agent，整体架构怎么拆？5.Prompt 如何设计才能降低 hallucination？有哪些工程手段？6.多轮对话中上下文过长怎么处理？裁剪策略有哪些？7.Agent 调多个工具时，如何做调度、重试和兜底？8.function calling / tool calling 的实现原理是什么？9.一条 query 在 RAG 系统中的完整链路是怎样的？10.BM25 和向量召回各自优缺点？线上如何融合？11.embedding 模型选型时要考虑哪些指标？12.query rewrite / 多 query 扩展的原理是什么？有什么风险？13.rerank 模型为什么必要？一般放在哪一层？14.HNSW 的核心结构是什么？为什么查询效率高？15.IVF、PQ、HNSW 的区别和适用场景？16.向量索引如何支持高并发查询和在线更新？17.embedding 维度过高会带来什么问题？如何优化？18.文档 chunk 如何切分？长度和重叠怎么设计？19.如何解决 chunk 切分带来的语义断裂问题？20.知识库如何做增量更新并保证一致性？21.多模态数据（图文/表格）如何统一建索引？

25级研一在读，211本硕，没有天赋，发不出好论文，也不想读博，之前想着走java后端，现在看感觉java后端也要完蛋了，现在想转agent开发，实习大概率只能在研二下的暑期实习，有没有佬指条明路。

宇树科技、智元机器人、云深处科技：2026年是机器人量产的关键年，这些公司急缺SLAM算法、运动控制、机器视觉工程师。寒武纪、摩尔线程：国产算力崛起，急需AI芯片软件工程师、高性能计算工程师。智谱AI：国内大模型头部，重点招Agent算法、多模态人才，薪资给得很高

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...