最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 10 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 快手｜AI应用开发｜一面日期：2026-05-07关键词：快手面经难度：5 星标签：技术面 / 有代码题技术栈：Agent、Multi-Agent、MCP、Skill、Function Call、上下文工程、上下文压缩、短期记忆面经总结本场一面重点深挖AI Agent应用能力，尤其是多智能体、工具调用、上下文压缩与记忆架构设计，并考察了一道经典算法题。高频问题【Agent与工具调用】介绍多智能体范式以及各自优缺点。【Agent与工具调用】聊聊你对MCP的理解。【Agent与工具调用】是否了解Skill，介...

大佬们，我快顶不住了。up四非本211硕投了三十家了，只有滴滴给了面试，但是是处女面，一面挂了。美团笔试做了后似乎太差，三个志愿都挂了华为笔试挂网易笔试挂京东投了没给面，一直泡池子百度一直挂一直投快手也是一直挂一直投阿里10个已经挂了7个，剩下三个估计也没戏了字节给面，约了下周三腾讯还在池子里pdd估计这两天笔试其他的厂都是投了没鸟我想请教一下大佬，是简历有问题么需要补充ai的项目进去么，要做rag的项目么还是agent感觉自己凉的不能再凉了啊，周围的同学基本都拿到offer了，好焦虑

在阿里做了6年策略产品，面试过的候选人少说上百个。面得越多就越发现一个规律，那就是大部分人的面试准备方向，从一开始就错了。不是说你技术不好，也不是你经验不够。而是你以为面试在考A，其实面试官在看B。今天从面试官视角来看策略PM的面试，聊聊一面、二面、三面，面试官真正看重的是什么。一面：你以为在考技术，其实面试官在看你怎么定义问题一面通常是你团队中的peers，或者是你的师兄。也是和你未来一起干活的人。很多候选人准备一面的方式是：刷AB测试题、背推荐系统架构、准备指标体系拆解。这些都没错，但这只是门槛。我印象很深的一个候选人，技术功底相当扎实。推荐系统的召回、粗排、精排、重排讲得头头是道，AB测...