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，...

感觉就是那种，背景也不够硬，实习也不够硬，啥都不够硬，除了硬着头皮在各个招聘软件和官网平台投没有任何收获，已经不知道自己能干啥了……

这些题刷完能不能拿五千一个月

在组织项目时，你是如何进行人员分工和进度管理的？当团队成员在技术方案上出现分歧时，你通常采用什么方法来解决？结合你的实习经历，请详细描述一下你编写测试方案的标准文档结构包含哪些部分？在用例设计过程中，你会进行哪几轮设计以确保覆盖率？你们团队使用什么工具和形式来编写及管理测试用例？请介绍一下你在使用 AI 生成用例的具体流程，以及如何解决 AI 覆盖率不足的问题？如何设计 Prompt 让 AI 辅助进行 Daily HIL 测试日志分析的？你如何看待 AI 生成用例和 UI 自动化的行业趋势及难点？请介绍一下你在实习期间的主要工作内容，特别是自动化链路开发和日志分析方面。如果让你构建一套自动驾...