阿里云 AI平台研发 一面

面试公司：阿里云
面试岗位：AI平台研发
面试问题：
1. 自我介绍
2. 介绍RAG项目
3. 你的RAG项目面向的用户群体？
4. LLM用的哪个？
5. 为什么选择了DeepSeek V2.5？怎么考量的？
6. 你负责的部分？
7. RAG的整体链路？
8. 对 transformer 的了解？
9. 注意力机制？
10. 除了MRR，说说还有哪些常见评价指标
11. 多路召回怎么做的？
12. 又聊到搜广推了，双塔模型，召回 粗排 精排 重排
13. 介绍java项目
14. 这个项目的面向人群？（直接坦白了，就是个学习项目orz）
15. es怎么用的？为什么用es？讲了讲倒排索引
16. 项目的数据量？
17. es高可用？分片集群？（es的集群了解的不多，和他讲了讲redis的分片集群原理）
18. 为什么用kafka？和另外两家mq有什么优势？
19. 顺序io为什么快（我自己引出的话题）
20. 零拷贝及其原理（自己引出的话题）
21. 为什么屏蔽词过滤考虑用AC自动机？相比于NLP工具，它的优势在哪？
22. springboot引入mybatis要做那些操作？
23. 算法题，零钱兑换，完全背包dp。写完后给面试官说了思路，面试官说没啥问题，下去之后可以优化成一维dp

反问：
base？
一共几轮面试？（3轮技术+一轮hr）

总结：八股较少，主要问项目，不过没有特别深挖细节。由于是ai研发的岗位，所以问的问题偏向于llm+java混合双打。和面试官聊的很融洽，除了8和9直接坦白说了解的不多以外，其它的全答上来了。感觉面试这玩意和面试官对上脑电波很重要，尤其是不打断你的面试官，可以自己延伸出很多擅长的话题去聊
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