传音面试，推荐算法，一面二面

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...

🎓学历背景：一民办二本👨‍💻意向职位：软件测试📍求职类型：实习生🔑遇到的问题：投了很多家都是已读未回，要么就是说不合适，求大佬拷打一下我的简历

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

苯人实习、秋招面试通过率百分百（除了财经方向的有个岗位实在不匹配挂了） 关于面试我认为我还是有一定的思考和经验沉淀的 所以分享一下经验～ 行百里者半九十 前面答得再好 一句“我没问题”直接拉低印象分 面试官内心：没思考、没诚意、不想要 所以我今天梳理了一下全岗位通用的 面试反问高分答案 一、安全兜底问（一面必用｜零踩雷） 1. 这个岗位日常主要负责什么内容？ 2.新人入职前3个月的目标是什么？ 3.目前项目/业务处于什么阶段？ 二、专业加分问（二面必用｜显靠谱） 1. 岗位核心考核指标是什么？ 2.这个岗位最看重的能力是什么？ 3.您最希望新人快速补齐/解决什么？ 4. 未来团队重点方向是什么...