目前美团数开日常实习，在面试暑期，原来走的方向是数分转数开，投鹅数据工程被数科捞了目前的情况，美团日常转暑期，或者去鹅，团这边的情况，base，组内，业务都能接受且暑期，转正率高鹅这边，to内的平台业务一般般，转正率低，挂数科实际是agent开发，还有四个月秋招，去这个岗位很尴尬的就是秋招简历会四不像，数分数开agent都做了，也没有垂直的岗位，转正失败可能agent开发，数开，数分都要投大概率还是投数分，国内的数分数科不分家，但是刚跑路出来，就是一个很尴尬的岗位，而且要补的技术栈太多了还有机器学习算法这一些，听hr说是做全栈，但是目前正职都是半路出家也是用到什么学什么，去了估计也是一样的，自学做东西但是wxg的title太香了，在纠结要不要继续面这个岗位还是释放简历继续投别的部门数据工程。引流：字节美团微信腾讯阿里

1. 自我介绍2. 如果让你设计一个面向跨境售后纠纷的智能工单中台，整体架构怎么落可以把系统拆成接入层、规则与路由层、会话编排层、模型服务层、工单状态层、证据存储层和审计回放层。接入层处理 IM、邮件、表单和外部 API；规则层做租户隔离、语言识别、风险分级和触发策略；会话编排层维护案件上下文、节点执行历史和工具调用轨迹；模型服务层只负责生成和抽取，不直接持久化状态；状态层维护工单生命周期和人工接管点；证据层保存截图、订单记录、退款日志和模型引用片段；审计层负责回放每一步输入输出，便于定位误判和争议。真正难的点不在“能不能生成回复”，而在于把模型能力约束在可追踪、可回滚、可仲裁的业务流程里。3...

继续来分享下最近的面经~欢迎友好讨论，信息共享1.MySQL 的数据查询如何做到高并发？事务是怎么处理的？2.点赞业务表是怎么设计的？表结构如何设计索引？3.如果用 Redis 存点赞数据，用的是什么数据结构？数据是怎么存的？4.如何实现查看最近点赞的人这个功能？5.Redis 的 zset 底层结构是什么？6.Redis 的数据有没有落到 MySQL？是怎么保证数据一致性的？7.当前项目整体架构是什么？8.Redis 提升了 MySQL 50% 的效率，这个结论是怎么得出的？9.之前实习用过 Python 开发工具，Python 和 Java 的区别是什么？10.Python 开发的工具是如何提升效率的？11.你是怎么了解 AI 的？12.AI Agent 大概有哪些模型或类型？13.介绍一下常见的排序算法。14.归并排序和快速排序的时间复杂度、空间复杂度分别是多少？

1. 自我介绍2. 多阶段 RAG 里同时使用 BM25 和向量召回，混合检索策略通常怎么设计混合检索的关键不是把两路结果简单拼起来，而是根据问题类型决定两路召回各自承担什么角色。BM25 对精确术语、错误码、接口名、字段名、版本号这类关键词命中很强，向量召回则更擅长语义改写、口语化表达和抽象问题。真正稳定的设计一般是先并行召回，再做去重、融合、重排，最后再进入上下文构建阶段。如果问题本身是“精确定位型”，比如某个报错码、类名、接口路径，BM25 权重通常更高；如果问题是“意图表达型”，比如用户用自然语言描述故障现象，向量召回的权重会更高。工程里比较常见的是先取两路 topk，再用 RRF 或...