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门头沟学院 算法工程师
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@奔放的茶叶蛋最喜欢夏天:
23届秋招拿下腾讯阿里,写一点面经
1.项目介绍一定要说的非常好,star法则,三分钟左右,把背景/整体工作量/自己的工作量介绍清楚,在说自己的做法和实现的时候先说解决问题的思路/框架,再说结果的时候说清楚是用哪些指标评估效果的。我在前期面试挂了一些,我自我觉得和项目介绍的不好有非常大的关系,一定要重视!!2.如果这个东西你实际实习中没做过,但是他问你有没有考虑过什么什么的时候,一定要说有考虑过,说没考虑过的话他会觉得你不爱思考/深度不够,你可以说“这个我有考虑过,在实习中做了xxx,我认为还可以做xxx”,比如在问我数据清洗的时候,我会说我们会做缺失值填补和异常值的处理,特征筛选这方面做的比较少,但是有xxx些特征选择的方法。顺着他说,扩展说一些东西3.一些常见的问题要准备好,比如项目难点,踩过的坑,自己有没有短时间内快速学习一个东西的学习方法,职业规划,岗位理解4.反问问题可以问,部门xx团队规模,日常工作和哪些人对接,xx应用场景这种问题,可以了解他们部门坑不坑,应用场景可以帮忙准备后续面试的场景建模题5.面试前适当了解公司/主要产品的业务场景,可能有场景建模题,可以在知乎稍微搜一下,或可以牛客上提前搜一些面经6.要自信,即使不自信也要装得很自信!有时候面试官对你实习的工作其实不太懂,你自己表现的自信就把他唬住了!!7.心态平和,内心要坚定自己就是很优秀的,他们公司/业务反而才是要倒闭的那个,即使没过也是躲过一劫8. 米哈游内推码9TNT2(内推速来!! #我发现了面试通关密码#
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04-23 20:57
广西大学 算法工程师
京东 Agent开发 暑期一面
1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow,以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用,而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题,系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化,再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询;非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...
AI-Agent面试实战...
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04-21 14:33
北京邮电大学 Java
别再调 API 就说自己会 RAG 了,看看真正的企业级 AI 智能体长什么样
AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发,现在面试官张口就是:RAG 怎么做的?Agent 的执行链路是什么样的?你的检索策略是怎么设计的?会话记忆怎么控制 Token 成本?这些问题已经不是加分项了,而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是,大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据,让大模型吐一段话,截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅:文档怎么切的?检索召回率低怎么办?幻觉怎么控制?一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统,中间差的不是几行代码,...
AI项目实战
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04-03 11:24
门头沟学院 Java
腾子暑期实习oc了
从一月中到现在,最大的感悟是累、其次是不要怀疑自己
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04-19 18:50
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字节跳动_全栈开发(实习员工)
学院二本圆梦字节,提前结束暑期啦
个人背景:学院二本计科专业 大二开始实习个人经历:安克创新 、理想汽车、字节跳动碎碎念:我做事只有三分钟热度。看到进了大厂的同学,我会羡慕,也会跟着努力上进;但遇到好看的小说,我又会放下手头的事沉迷其中,之前的坚持也就中断了。我有些自卑,总觉得自己学历和外貌都不够好。之前偶然在网上受到关注,我就喜欢上了上网,因为这里有很多人认可我。但我也很在意别人的评价,偶尔看到嘲讽的言论,会触发我的自卑情绪,让我感到愤怒。有时候我会强硬地回怼,有时候又会懦弱地选择无视。我也有虚荣心。不管是拿到安克、理想还是字节的机会,我在分享的时候都会带着这份心思。我会特意强调自己学历不好,是为了衬托出过程的艰难,以此显得自己更厉害。我知道,人往往会炫耀自己缺少的东西,来掩盖内心的空洞。我总想着走捷径,不太喜欢踏踏实实地做事。找实习的时候,我花了更多时间在研究面试技巧上,而不是提升专业能力。我会反复听面试录音分析技巧,看面试教程学习怎么和不同的面试官沟通,还会每天自言自语练习语言表达,同学都觉得我有点奇怪。我的实习生涯里,侥幸和运气占了很大一部分。我总在想,如果有一天我失去了这份幸运,这些特质可能会让我一蹶不振。ps: 很多人会问我学习路线和经验 但是就像我上面说的 我的实习过程靠的很多是关键节点的运气 技术上面我可能不如很多人 所以请大家理性求助和理性参考我的回答 附上我的投递记录
我的offer在哪里...:
从去年看到现在,飞升哥就是榜样
我的求职进度条
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昨天 19:28
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门头沟学院 人工智能
Agent面试-RAG篇
也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司,给大家分享一下我的面试题库! 第一章:RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比,RAG 主要解决了什么问题? RAG(Retrieval-Augmented Generation)的核心是"检索+生成"两阶段:先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段,再将这些片段作为上下文拼入 prompt,让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调,RAG 的优势在于: ①知识可实时更新,不需要重新训练模型; ②可追溯来源,减少幻觉且便于审计; ③成本低,不需要 GPU 资源做训练; ④领域迁移方便,...
Agent面试会问什么?
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