美团AI面试

算法岗越来越卷，还在纠结简历写什么？ 拒绝千篇一律的“minist手写数字识别”！ 今天盘点 3 个不同技术方向的硬核项目，建议根据自己的赛道，选一个死磕到底！👇1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口  📂 项目：基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手为什么做： 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG（检索增强生成）真的很难聊！核心考点： 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。一句话亮点： “解决了大模型幻觉问题，实现了基于本地私有数据的精准问答。”2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒  📂 项目：从零手撸 Transformer (Pytorch复现)为什么做： 别只做“调包侠”！面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了？核心考点： Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。一句话亮点： “不依赖高级 API，从底层张量运算构建模型，深入理解 Attention 机制。”3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法  📂 项目：Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调为什么做： CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO ！核心考点： DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构（mile-stone）、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。一句话亮点： “掌握 AIGC 核心流派，具备模型微调与可控图像生成能力。”💡 最后的小建议： 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo，不如把其中一个吃透，把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。

根据目前发出来的面经，感觉每个人的面试问题跨度好大啊，看上一个还感觉有信心，看下一个就看不懂了😵‍💫，有问八股的，有 ai 应用方面的，还有大模型开发和微调方面的。太杂了现在不知道怎么准备了🙁

哥哥姐姐们，本鼠明年四月份的时候应该就有两段大厂java实习了，业务多多少少都跟ai沾点关系，暑期实习还是想冲一冲大模型应用岗。那我这两段后端实习对大模型岗是不是没什么帮助，现在转或许沉没成本太高了？

校招或社招两年内的同学，希望明年3月前入职，有意向私信联系。我们正在寻找对AI技术充满热情、具备扎实工程开发基础、具备业务和算法理解能力，愿意在AI Agent方向快速成长的同学。【职位】：AI Agent应用开发工程师【部门】：阿里巴巴淘天集团-天猫技术部【核心职责】：1、参与电商领域AI Agent系统的设计、开发、实现、测试和部署。2、将大型语言模型（LLMs）或其他AI模型集成到Agent系统中，实现特定任务或功能。3、负责Agent的工具调用、记忆机制、规划推理、环境交互等核心模块的开发。4、优化Agent的性能、稳定性和可扩展性。5、与业务运营、产品经理、算法等其他工程师协作，将Agent技术落地到实际应用场景。6、跟踪AI Agent领域的最新技术和发展趋势，并应用于产品开发。【能力要求】：1、熟练掌握Python或Java开发，熟悉常用异步编程、并发处理及性能优化技巧；理解电商Web框架、后端服务架构。2、理解LLM基本原理、常见架构及推理机制，有主流LLM API的实践经验，熟悉LLM优势和局限性，了解行业最新进展。3、熟悉Agent架构设计模式，工作流编排、ReAct、Multi-Agent协作等，了解主流Agent框架（LangChain等）、工具链，了解向量数据库、Embedding技术。了解模型微调方法（LoRA、SFT、强化学习等），了解Agent训练优化方法，了解 Agent 性能评估指标、安全可靠性与错误处理机制。4、对AI有浓厚兴趣，具备优秀的学习力、沟通协作能力，具备良好的问题拆解与系统思维能力，能从用户场景出发设计 Agent 解决方案；具备在不完全明确的需求和快速变化的技术环境下，自主探索并推动项目进展的能力。5、加分项：有实际Agent项目落地经验，掌握LLM微调、模型部署，熟悉强化学习、规划算法，有开源项目贡献、技术博客、竞赛经历。