美团 - 机器学习/数据挖掘 - 面经

分享一下自己的秋招经历，希望能给准备校招的同学一些参考。一、秋招战绩秋招一共投递了 11家公司，经历24场面试，最终拿到5个offer： 拼多多（offer）  美团（offer）  京东（offer）  顺丰（offer）  恒生电子（offer） 其他面试情况： 华为（主管面挂）  腾讯（两次一面挂）  百度（一面挂）  小米（一面挂）  快手（一面挂）  字节跳动（一面后无后续） 二、我的背景很多人觉得大厂很难，其实我的背景也比较普通： 数学专业  没有大厂实习  前端是 2020年2月才开始接触 一开始其实完全没有技术积累。疫情期间在家开始学习前端，本来以为 985学历可以稍微有点优势...

这种简历可以吗想进个小公司就可以了，只想有个稳定的工作有点结巴

大家自己看  

1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...