阿里云技术服务工程师

其实这个面试过程很难写，但是我觉得从这次面试中我学到了很多。我之所以说难写，是因为在一面几乎没有八股文相关的考察，而是更侧重于和我探讨一个他们工作场景上一个工作流程的实现。我认为设计一个场景确实比背诵什么rag，langgraph要难得多。问了关于我的项目，他们都是为了解决什么问题？然后我为什么用这个结构(rag，langgraph)？如果让我优化，你认为还有哪些可以优化的点。二面在一个小时候得到确认第二天二面是主管面，主管问的问题还算比较常规，问了一丁点大模型相关八股，然后就是正常的问简历，问技能，然后问场景，最后是问薪资之类的。我的局促反应和比较单薄的简历这次没有支撑我走下去。我谈谈我从这次面试中学到了哪些经验首先，JD未必是最关键的，因为大模型领域的技能和框架就那么些，几乎所有岗位的应用岗JD都大同小异。我认为比较重要的是这个岗位所在的公司，或者说所在的部门。我做的关于新闻验证的agent几乎被很多中小公司拒了个遍，但是莫名其妙的快速得到字节的面试(虽然并不算特别好的岗位)，可能就是因为业务上的对口。由此引申我的第二点灵感，就是对简历的工程化解耦。其实就是看菜下碟。可以多观察热门的，需求多的岗位都是在哪些部门的，这些部门需要ai来帮他们干什么任务，我能不能设计一个这样的项目来帮助他们。设计好基本的项目框架就可以去拿dify试试效果，然后丰富架构，再去作为自己的一个储备，然后组合出多种匹配特定岗位的大模型项目。第三应该就是我太没自信了吧，我讲话有点畏畏缩缩的，然后讲得还有点慢。希望我能改改。

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阿里云hr面完多久会知道结果啊… 上周五傍晚面完 现在周二依然无消息

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...