面试时间： 5.13技术栈： Python、Agent、Multi-Agent、RAG、Claude Code岗位链接： Binance Accelerator Program - Institutional Business Development面试流程自我介绍 → 手撕算法 → 项目问答（拷打Agent技术）面试题目1.自我介绍2.手撕算法：最小覆盖子串（Hard，LeetCode 76）滑动窗口经典题。维护一个窗口 [left, right]，用哈希表记录 t 中字符频次需求，当窗口满足所有需求时尝试收缩左边界。时间 O(n)，空间 O(字符集大小)。核心思路：right 扩张找可行解...

她只知道我"在找工作"。每次视频她都问："今天怎么样啊？"我能怎么说？"今天笔试挂了一场"？"今天面试没过"？"今天投的简历已读不回"？说了她也不懂"笔试""AI面""HR面"都是啥。她只会跟着着急。所以我每次都说："还行。"她就放心了。然后开始跟我聊家里的狗下崽了、小区门口的超市关门了、隔壁奶奶摔了一跤。这种对话我以前觉得啰嗦，现在我就想听她说这些。比什么"加油宝贝"有用多了。

玩太爽了四月才开始投暑期，拿到的第一个offer就是阿里的，运气还是挺好的，一路速通没有被横向以及刷KPI心仪的业务，心仪的base，被一面挂了十几次应得的后续有空把面经整理一下timeline：4.15投递-4.18笔试-4.22一面-4.27二面-5.7hr面-5.8oc

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...