面试录音转文字记录，然后AI总结业务与项目经验（电商/订单方向）Q：针对淘宝接口的时间限制，你们如何拉取和存储订单？A： 淘宝默认只给 3 个月数据。通过聚石塔接入，普通版用户调 API 实时拉取；高级版用户则通过 TMC 消息队列或 RDS 数据库实时同步并持久化存储，可回溯至 6 个月。 Q：复购标签/复购率的具体判定逻辑是什么？A： 在 6 个月范围内，若当前订单的买家 ID、卖家 ID 及商品 SKU ID 与历史记录匹配，则判定为复购。 Q：如何优化复购查询性能并处理高频刷单场景？A： 数据库层面：建立专门的索引表，包含买家/卖家 ID、SKU/SPU ID 及创建时间，避免直查主库...

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、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...

我听过最轻描淡写的一句杀伤力最大：“你这个项目太简单了吧。”没有反问，没有质疑，就是一句陈述。像你端上一盘菜，人家看了一眼说“哦，就这”。当时我差点接不上话。后来复盘，这种话最难搞的地方在于——它不给你反驳的空间。你如果说“不简单”，显得你在狡辩；你如果说“确实简单”，那就等于承认自己水平低。想的比别人多，做的比别人细，这才是值钱的地方。真正有几个“不简单的项目”呢，这个大草台班子 总有人在反驳和强调