面试官提问先做一下自我介绍。前两年未写进简历的工作内容具体是什么，为何未列入。负责的后台管理系统是做全栈还是仅前端，对全栈的定义。项目中使用 BFF 层的意义是什么。BFF 层访问量较大时，采取了哪些措施保证稳定运行。为什么要做代码规范，是否有实际需求和意义。代码规范中是否用 TS 做严格限制，对代码实现逻辑、代码质量是否有相关措施。是否尝试过用 AI 模型做代码审核分析。代码规范制定并严格要求后，小组成员的反馈是什么。项目重构的想法和具体计划，如何规避重构带来的风险。C 端项目的开发经验多吗。对 Hybrid 混合开发的理解是什么。Hybrid 开发中原生如何调用 H5，其核心使用的能力是什...

目标后端

最近在准备找第二段实习，主要方向想转向 Agent / 智能体开发。目前已经学习了 SpringAI 和 langchain等技术栈，完成了一个支持自定义工作流的项目，能够理解整体架构设计与执行逻辑，具备一定的智能任务编排思路。希望大佬们看看我的简历！

1. 你做过大模型数据处理的话，预训练数据清洗一般怎么做，去重、去噪、质量过滤分别解决什么问题？预训练数据清洗本质上是在控制“数据量”和“数据质量”之间的平衡。去重主要解决模型反复记忆同一批内容，避免浪费训练 token，也减少 benchmark 污染。去噪主要是过滤乱码、模板页、广告页、低信息密度文本、机器生成垃圾内容，不然模型会学到很差的语言模式。质量过滤更偏向保留高价值内容，比如结构完整、语义通顺、知识密度高、代码块规范或者问答对明确的数据。实际工程里一般不会只靠一个规则，而是多阶段处理：先做规则清洗，再做语言识别、长度过滤、内容打分，最后再结合 dedup 和采样策略。因为预训练效果...