25春招-携程笔试

做 Agent 开发，其实可投的岗位比想象中更广，不只是单一的“AI岗位”。最直接对口的是 AI应用开发工程师、大模型应用工程师 或 智能体开发工程师，这类岗位主要负责基于大模型做工具调用、任务编排、多轮对话等。如果你更偏工程落地，也可以投 后端开发工程师 或 平台开发工程师，很多公司在做 Agent 平台，本质还是服务端架构问题。此外，一些公司会把相关岗位叫做 AI产品工程师 或 解决方案工程师，更偏向把 Agent 技术应用到具体业务场景中，比如客服、自动化办公、数据分析等。

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

听取了大家的建议 p1是现在改过的 p2是原来的 p3是最新的 改了字体  各位还有没有什么好的建议

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...