感觉面试官自己也不是很熟 没怎么招过1. 你挑一个最熟悉的项目详细讲一下，重点说业务背景、数据形态和你负责的部分2. 如果大模型输出格式和你预期不一致，你一般怎么处理这个问题如果只回答“加强 prompt 约束”会显得太浅。真实场景里，输出格式不一致通常有三层原因：第一层是模型没理解任务边界，第二层是格式本身太脆弱，第三层是生成阶段没有约束。我的做法一般是先把格式要求拆成字段级约束，尽量避免开放式自然语言和结构化字段混在一起；然后再根据场景决定是用 schema 校验、函数调用、受限解码，还是生成后重排修复。如果业务要求严格，比如必须产出合法 JSON，我不会只依赖 prompt。我会让模型先...

没想到挂了还有感谢信啊哈哈哈哈啊哈哈啊哈哈

有什么需要改的吗

大厂和小厂的工作区别很明显。大厂流程规范、分工清晰，个人通常负责某一细分模块，能接触成熟体系，成长更偏深度与规范化，但节奏相对固定。小厂更灵活，一个人可能负责更多环节，从需求到落地参与更完整，成长更偏广度，但不确定性也更高。选择本质上取决于你更看重体系化深耕，还是多面历练与快速试错。