📍面试公司：腾讯💻面试岗位：WXG-技术架构团队⏰面试时长：2h❓面试问题：0.业务介绍1.自我介绍————————————————面试官听完自我介绍，嗯嗯了几声，然后淡淡的说：我们先代码考核一下吧，之前的邮件收到了吧（是的，在面试前，这个面试官还发了一封邮件，邮件里面说会先进行1h的代码考核）。然后他发了个腾讯文档给我。💻代码考核：一共5道题。其中，第一第二道题算是leetcode中等题难度。有点模糊了。———题目————————1.2.最长回文子串3.实现开方（要考虑MOD取模）4.图论+树：强度上来了。（需要两次dfs，我所想的方法）5.开放题，也是AI coding。设计一个Th...

究极折磨，缓了三天才想起在牛客发布。

分享一个蚂蚁timeline3.25 一面3.30 二面4.2 HR面4.10 意向书

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...