广州美央创新科技有限公司-AI智能体应用开发管培生-AI一面

1.请描述一个你用 AI 工具(如 Dify、n8n、飞书多维表、Notion AI、Zapier 或自写脚本)解决过的真实重复性问题。需包含:①原始人工流程痛点;②你选择的工具及原因;③具体实现步骤(如字段设计、触发逻辑、API 对接点等);④上线后效果(是否可追踪?是否被他人复用?)。若无正式项目,可用课程作业、社团运营、个人知识管理等场景替代,但须提供截图、链接或清晰过程描述。

2.假设业务方提出需求:' 每次销售团队提交客户拜访记录后,系统需自动提取客户行业、意向产品、下次跟进时间,并同步到 CRM 和飞书日历,超时未跟进则发提醒。' 请你用 1 分钟以内语音,口头拆解这个需求 —— 重点说明你会定义哪些关键字段、设置几个状态节点、需要对接哪几个系统接口、以及如何验证信息抽取准确性。

3.你在使用大模型(如 ChatGPT/Claude/Gemini)做信息抽取(例如从会议录音转录文本中提取行动项、负责人、截止时间)时,是否遇到过结果不稳定或格式混乱的问题?请写出你当时使用的 Prompt 片段,并说明你做了哪些调整(如增加示例、约束 JSON 输出、引入校验规则等)来提升结构化程度和准确率。如有实际对比结果(如准确率从 60% 提升至 90%),请一并说明。

4.请用 1 分钟语音,向一位不懂技术的业务同事解释:为什么 “用 n8n 编排一个审批流” 比 “让员工每天手动转发邮件 + 填表 + 催办” 更能支持长期管理协同?请从可追踪(谁在哪个环节卡了)、可复用(下次同类流程 5 分钟复制)、可优化(看数据发现某环节平均耗时 2 天,针对性改进)三个角度简明说明。

5.如果你入职后第一周要独立完成一个 “自动整理每日晨会语音纪要” 的轻量级 Agent 应用(输入:飞书会议录音链接;输出:含议题、结论、待办事项的 Notion 页面),请列出你计划使用的 3 个核心工具 / 技术(如:飞书开放平台 API + Whisper 本地转录 + Notion API),并说明每个环节最可能遇到的 1 个实际障碍(如权限申请失败、时间戳对齐不准、字段映射缺失),以及你打算如何快速验证和绕过它。

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上周组里招人,我面了六个候选人,回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人,算法题写得都不错。第一道二分查找,五分钟之内给出解法,边界条件也处理得干净。第二道动态规划,状态转移方程写对了,空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历,力扣刷题量都在300以上。后三个呢,就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好,有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生,我印象特别深——她拿到题之后没有马上写,而是先问我:“面试官,我能先跟你确认一下我对题目的理解吗?”然后她把自己的思路讲了一遍,虽然最后代码写得不是最优解,但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的,但当我问她“如果这里是线上环境,你会怎么设计’的时候,她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么?我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候,也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷,你不刷就过不了笔试关。后来工作了,前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候,没人让你写反转链表,也没人让你手撕红黑树。更多的是:这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官,慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出,但目的变了。我出算法题,不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候,是怎么思考的。你会先理清题意吗?你会主动问边界条件吗?你想不出来的时候会怎么办?你写出来的代码,变量命名乱不乱、结构清不清楚?这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具,不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路,这没问题。但如果你刷了三百道题,却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的,那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode?要刷,但别只刷题。刷题的时候,多问自己几个为什么:为什么用这个数据结构?为什么这个解法比那个好?如果换个条件,解法还成立吗?把刷题当成锻炼思维的方式,而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的,从来不是一台背题机器,而是一个能解决问题的人。
AI时代还有必要刷lee...
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