算法岗对简历内容的要求

开发转算法这么难的吗，这次面一家小初创公司，被拷打麻了电话简历初筛：趁我不注意直接打电话来，我还以为是要约面呢结果开始问我技术问题，给我问的晕头转向，好歹都不深，就简单考察了不了解这个概念问完之后告诉我通过简历初筛了（我请问呢约了一面一面：34min自我介绍+代码题：求n对括号可以组成的合法字符串，比较简单项目介绍决策树种类以及区别，具体讲讲每种决策树的划分策略随机森林，bagging，boosting原理，随机森林在训练数据上有什么要求XGBoost的损失函数位置编码，具体实现细节KV-CacheAttention公式，复杂度，cross attention和self attention区别sigmod公式层归一化公式CNN，PointWise和DepthWise变分自编码器反问（我尼玛我真想问问他你们公司要招CTO吗）

秋招提前批已经到来了，但是又觉得自己没准备好，到底要不要投呢？ 1.关于第一个问题：先说结论：“要投，要投，一定要投！”理由：早投顶多可能表现一般，但是晚投真的是连入场的机会都没有。公司的hc都是有限的，其实校招大家的水平可能都在伯仲之间，所以很多情况下真的是先到先得。后来的，就算你再优秀，也是没有任何机会。 举下我去年秋招的真实遭遇：OPPO秋招七月就出来了，但是也是觉得自己没准备好。所以晚了大概一个月再投，结果虽然表现很好，连过四面。但是没有hc了，现在至今还在OPPO的池子里泡着[哭惹R][失望R] 可怕的是，这不是我去年秋招的单个例子，我遇到好多家公司，都是因为投的太晚而错失机会。 而...

今天老师为大家梳理了10道RAG大模型必备面试题，供各位同学参考。1️⃣Q1：如何评估RAG生成结果的质量？A1：① 事实准确性（Factual Accuracy）：对比标准答案；② 引用精确度（Citation Precision）：生成内容与引用文档的相关性；③ ROUGE/L等自动指标（需谨慎，可能与事实性脱钩）。2️⃣Q2：如何优化检索的召回率（Recall）？A2：① 使用Query扩展（同义词替换/LLM改写）；② 多向量表示（HyDE生成假设文档再检索）；③ 调整分块策略（重叠分块/多粒度分块）。3️⃣Q3：RAG如何处理多文档冲突信息？A3：①  让LLM总结共识点并标注分歧（提示词控制）；② 按文档来源权威性加权（如医学指南>普通文章）；  ③ 返回多视角答案（需明确说明冲突存在）。4️⃣Q4：如何解决“检索偏好”问题（Retrieval Bias）？A4：当检索结果质量差时强制生成会导致错误。解决方案：① 训练检索评估模块过滤低质结果；② 引入回退机制（如返回“无答案”）；③ 迭代检索（Re-Rank或多轮检索）。5️⃣Q5：如何优化长文档检索效果？A5：① Small-to-Big检索：先检索小分块，再关联其所属大文档；② 层次检索：先定位章节，再章节内分块检索；③ 图结构：用知识图谱关联文档片段。6️⃣Q6：解释HyDE（Hypothetical Document Embeddings）原理？A6：让LLM根据Query生成假设性答案，将其作为“伪文档”嵌入向量，再用该向量检索真实文档。解决Query与文档表述差异问题。7️⃣Q7：什么是迭代检索（Iterative Retrieval）？A7：多轮检索：首轮检索结果输入LLM生成初步答案，再以该答案为新Query二次检索，循环直到满足条件。适合复杂推理场景。8️⃣Q8：Self-RAG的核心创新点是什么？A8：引入可学习检索信号：模型自主决定何时检索（Retrieve on Demand），并生成特殊Token（如[Retrieval]、[No Retrieval]）控制流程。9️⃣Q9：RAG如何适配实时更新知识库A9：① 检索器使用近实时索引（如Elasticsearch增量更新）；② 生成器无需重训，但需监控新数据分布偏移。1️⃣0️⃣Q10：用户查询“2025年诺贝尔奖获得者”，但知识库只更新到2024年，RAG如何应对？A10：设计策略：① 检索器返回最新文档（2024年）；② 生成器明确回答“截至2024年数据，最新获得者为XX，2025年结果尚未公布”；③ 添加时间敏感性警告。🍊如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1、Web 端测试和 App 端测试差异Web 端测试App 端测试系统结构方面B/S架构，基于浏览器的；Web 测试只要更新了服务器端，客户端就会同步会更新C/S结构的，必须要有客户端；App 修改了服务端，则客户端用户所有核心版本都需要进行回归测试一遍；兼容方面a. 浏览器（火狐、谷歌、IE等）b. 操作系统（Windows7、Windows10、Linux等）a. 设备系统:iOS（ipad、iphone）、Android（三星、华为、联想等） 、Windows（Win7、Win8）、OSX（Mac）b. 手机设备可根据 手机型号、分辨率不同性能方面需监测响应时间、CPU、Memory除...