得物三面

1. 自我介绍自我介绍不要按履历流水账去讲，直接围绕岗位匹配展开。比较稳的方式是先一句话说明自己主要做 RAG、Agent、AI 应用后端和推理服务，再挑两段最能打的经历展开：一段讲检索增强、知识入库、召回排序、长上下文记忆和评测闭环；另一段讲系统工程，比如高并发服务、索引构建、异步任务编排、可观测性和线上稳定性。最后补一句最近做得最深的方向，比如多路召回融合、长任务记忆回溯、RAG 事实性评估或者工具调用治理，把后面的追问引到自己准备过的区域。2 RAG 摄入数据时，文档预处理最值得讲的几个难点是什么难点通常不是“把文本读出来”，而是结构恢复和知识标准化。像 PDF、扫描件、网页、表格、工单...

真不是我酸，我是真看傻了。我和这哥们儿基本水平差不多，甚至我平时刷题还勤快点。结果这哥们从上个月开始就没怎么正经背过八股，天天在那鼓捣一个叫 Nymard 的 AI 面试助手。前几天他面某大厂，我搁旁边偷听了一下。好家伙，面试官问的那些深挖项目的坑，他基本是对着屏幕秒回。我以为他在读屏风，结果他面完给我展示了那个 Nymard，说是能实时识别面试官说话，然后根据他自己的简历和项目库自动生成最稳的回答思路。关键是那语气，AI 给出的参考不仅专业，还带点“人味儿”，面试官全程点头。今天他跟我说 Offer 到手了。我是真服了，现在面试难道已经进化到拼科技了吗？大家觉得这种算“物理外挂”吗？我是该举报他，还是该问他要个安装包？😅

0实习，春招能拿到offer吗，  孩子要哭了🥹🥹

做技术面试官这些年，经历过线下面试的严谨，也适应了线上面试的便捷。自从公司全面转为线上面试，虽然视频沟通少了些面对面的直观感，但对算法题作答来说，不管是候选人提交代码，还是我们校验结果，都比以前方便了不少。但是去年开始，我被一个新问题困扰——越来越多的候选人在面试中使用AI辅助。这事儿最让人纠结的地方在于，大多时候都只是“嫌疑”，没有实锤。你说直接判定为作弊吧，怕冤枉了品行端正的候选人；可要是在面试过程中直接点破，又容易引发投诉和舆情。更麻烦的是，由于这几位作弊的候选人，我们整个面试团队都会变得格外警惕。之后面试每一个人，都会下意识地寻找作弊的蛛丝马迹，眼神、语速、回答的流畅度，甚至是镜头外的...