南方基金 AI 应用开发工程师 一面

时间比较长，1个多小时，忘记录音了，隔了几天，记录个大概（由于我主要学的是智能体应用层开发，关于一些模型底层的不太会，所以记得不是很清楚），已过。1.自我介绍，介绍项目2.讲了一下自己参加的几个竞赛3.首先着重第一个智能体项目（比赛项目）进行了解4.拷打RAG（接近30min，全流程都详细询问，包括算法，设计，优化等）5.如何实现混合检索的？（检索来源，比重，RFF等）6.Ranking重排序7.拷打MCP（和function-call核心区别，项目中如何构建MCP Server，如何使用等）8.模型微调（几种模型微调的方式，LORA等）9.Transformer（注意力机制）10.项目中如何使用ReAct的？11.提问了第二个Java项目?12.点赞场景下使用那种缓存策略（两种，旁路和写回）13.为什么使用HeavyKeeper算法进行热点识别存储？14.如何通过Redis实现点赞的写聚合？15.提问（个人优势，学习能力，未来职业探讨等）16.反问。第一次面这么长时间，汗流浃背了属于，问的比较细，由于自己搞的更多的是Java后端和智能体应用开发，对于哪些更底层的了解的比较少，但好歹结局还是比较好的。后面还是得多学点东

📍面试公司：腾娱互动🕐面试时间：26.1.23💻面试岗位：AI游戏应用研究❓面试问题： 1.自我介绍 2.说一说简历里的一个游戏demo 3.说说sql数据库的一些基本操作 4.说说之前在腾讯实习期间做了什么 5. 说一个最喜欢的游戏，并对其进行拆解，好的地方，不好地方，有哪些是AI可以用上的🙌面试感想： 后续顺利通过了，发了笔试题，笔试题涉及一个系统的开发（第一次见）。但后续感觉面试官（也就是入职后的直接主管）的态度不太友好，整体感觉很mean，觉得之后进去上班肯定很压抑，然后就没有推进后续流程了

感觉整体还是不错的，发一些问题给大家参考，攒人品中～1.实习介绍2.因为之前是做 CV 的，所以面试官问了 CV和 NLP 的区别和联系，在 Transformer 的大背景下，CV、NLP，包括语音等，能否实现大一统3.训练大模型的时候数据怎么清洗，怎么处理，怎么配比，怎样操作能更容易使模型达到更好的性能4.什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题5.大模型的复读问题是怎么产生的，业内一般有什么解决办法6.大模型的工具调用怎么实现7.Agent 有哪几部分构成，了解哪些具体的实现方法8.开放题:之前训练大模型的时候遇到过什么困难，你是怎么解决的9.代码:实现一个 Tokenizer，只能用 PyTorch 基础语法

1. 自我介绍2. Java 中接口和抽象类的区别是什么？3. Java 的四大引用？4. Java 垃圾回收机制中，死亡对象的判断方式有哪些？常见的垃圾回收算法有哪些？5. 快手实习中，反编译抖音源码并进行网络抓包的具体流程是什么？遇到的最大难点是什么？如何解决的？6. 除了修改源码的方式，还有哪些中间人攻击手段可以绕过 CA 证书校验？7. 如何设计方案防止 APP 被抓包和破解？8. TCP 三次握手的具体过程是什么？9. TCP 和 UDP 的区别是什么？各自的使用场景有哪些？10. HTTP 协议的常见请求方法有哪些？GET 和 POST 的区别是什么？11. HTTP 请求报文和响...