米哈游-AI Agent研发-暑期一面

目前是已经接了华为2012中央软件院的软开实习offer，可能会做一些仓颉或者鸿蒙相关的项目，据说也有AIforSE的项目。米哈游是游戏ai实习生agent方向，面完了bp面结果hr说项目组业务调整没实习生hc了，换了一个项目组让我接着面，但建议我先接了华为offer（因为快到接offer的截止时间了）。27届双9，之前0实习，有两个问题想问问大伙：1. 华为接了offer不去，秋招会不会被拉黑啊？因为是2012下面一个和我研究方向挺匹配的实验室，和组里也有合作，不想断了这个路子。2. 这种情况还要不要接着面米哈游？还有希望吗？准备面试挺折磨人的有点想摆了，要不要再沉淀沉淀秋招再战？以后还是想去互联网卷，手上就剩个米哈游还在推进流程，但感觉希望渺茫，又怕鸽了华为被华为拉黑到时候秋招连个保底都没了

一面一来介绍了一下面试流程，然后开始基于项目进行提问1.接口请求策略，网络请求+离线计算双模式，代码逻辑是什么样的？2.追问，既然能本地算，为什么要走网络请求？3.追问，如果网络请求拿不到，走本地计算会有什么后果吗？4.简单介绍一下这个项目的背景吧？给谁用的？用来干什么？5.第二个项目是给谁用的？6.如果不小心在考试过程中刷新了页面，你是怎么保证倒计时不重置，以及考试状态不丢失？7.答存本地，刷新之后在重新获取。面试官追问，要是把缓存清掉不就没了？再答，那应该是存在后端会比较好8.SSE和WebSocket的本质区别是啥？9.追问，那你为什么在对接deepseek的时候选择了SSE？实时聊天的...

1. 挑选个人复杂度最高、难点最突出的项目完整讲解，重点说明项目核心痛点、落地难点、技术瓶颈与最终落地解决方案。2. 结合项目场景，说明Agent任务目标拆解逻辑，以及PPO算法完整训练指标、效果评估标准。3. 阐述RLHF对齐偏好定义逻辑，大模型对话优劣好坏的标注标准与偏好数据集构建逻辑。4. 详细讲解奖励模型RM、Critic网络结构设计思路，组件有效性验证方式、调优优化策略，以及整体对话效果量化评估方案。5. 对比选型SFT、DPO、PPO、GRPO、RAG多条技术路线，说明为何选用强化学习做Agent对齐优化，完整输出各方案评估维度、适配场景与选型依据。6. DPO全流程效果评估方式，结合实际业务案例说明DPO固有短板，对比DPO与GRPO原理差异、优劣特点与落地适用场景。7. 从算法原理角度，讲解GRPO具备更强探索能力、稳定训练的核心原因。8. 阐述个人参与RAG相关项目初衷，梳理RAG系统整体架构与核心工作内容。9. 对比语义切分、固定长度切分、递归语义切分优劣，说明递归切分选型原因，以及不规则、非结构化文档专属预处理方案。10. 梳理向量数据库选型核心考量维度，结合线上高并发、低延迟生产环境，说明落地选型策略。11. 说明关键词检索+向量检索混合检索设计原因，介绍召回率、准确率等检索效果客观量化评价指标。12. 针对检索召回不足、匹配精度偏低、上下文关联性差等问题，逐条梳理全链路优化手段。13. 讲解用户意图模糊、指代不清、需求不明确类问题的意图识别与澄清处理方案。14. 讲解重排序模型选型、技术实现、解决的检索冗余错乱问题，所用开源/商用工具库，以及不同重排模型横向对比实验结论。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

🕐面试时间：整个4月，一星期一面🏢部门：主站💻岗位：SRE运维开发一面智能分配时如何用数学模型优化的？你在里面负责的东西是什么呢？为什么你们不用传统的算法工程来实现而是这样子实现，这里面有什么考量吗？详细说说你们方案设计上主要考虑的点分配失败有降级处理方案吗？你是如何保证分配效果最优的为什么你说原有的逻辑是粗糙的？有没有详细的指标或者描述详细介绍一下什么是模型的硬约束和软约束GRPC改造中你遇到了什么样的问题？为什么GRPC改造提高了响应，你里面涉及了什么其他方面的链路优化吗？ 缓存优化，反射优化，字节码增强，过滤链失效，部分自定义功能失效你弄成Skill复用后有考虑通用情况和特殊情况吗...