新东方-测开

一、基本情况与项目背景1.请做一个简单自我介绍。2.你简历里的两段 AI 项目和字节实习经历，整体技术背景是什么？二、计算机基础3.顺序存储和链式存储有什么区别？在随机访问、遍历、插入删除上的效率分别如何？4.HTTPS 的加密原理是什么？对称加密和非对称加密有什么区别？为什么 HTTPS 要结合两者使用？5.高并发场景下，数据库性能可以从哪些方向优化？比如索引、分库分表、缓存分别适合解决什么问题？6.Redis 缓存穿透、缓存击穿分别是什么？一般怎么解决？三、RAG 与检索系统7.RAG 的完整流程是什么？从文档处理、分块、向量化、索引、检索、重排到生成答案，每一步分别做什么？8.混合检索一般包含哪些方式？向量检索和关键词检索分别适合什么场景？9.向量检索在哪些情况下表现不好？比如专业名词、日期、编号、精确字段为什么更适合关键词检索？10.如果 RAG 检索质量比较低，可能是什么原因？你会从 Query 改写、Embedding 模型、Top-k 召回、重排、关键词匹配等方面怎么优化？四、大模型生成参数与输出控制11.如果希望大模型输出更稳定、更确定，可以调整哪些参数？Temperature、Top-k、Top-p 分别有什么作用？12.除了调参数，提示词层面如何提高输出的准确性、确定性和可追溯性？五、LangChain / LangGraph 技术选型13.你的项目为什么选择 LangChain？14.LangChain 和 LangGraph 的区别是什么？什么场景下 LangGraph 更适合？六、Multi-Agent 架构设计15.你的多 Agent 系统是怎么设计的？主控 Agent、子 Agent、分析 Agent 分别负责什么？16.多 Agent 之间是如何协作的？任务编排、工具调用、状态管理和结果汇总是怎么做的？17.相比单 Agent，多 Agent 在上下文隔离、职责拆分、问题排查方面有什么优势？又会带来哪些复杂度？七、金融 Agent 的幻觉控制与冲突处理18.金融场景对准确性要求高，你做了哪些减少幻觉的设计？比如降低 Temperature、引用来源、无依据不输出等。19.如果实时新闻和知识库结论冲突，你会如何处理？如何根据用户意图判断该更信实时数据还是长期经验？20.系统里有行情数据、新闻数据、知识库数据等异构数据，你是如何分别处理的？如果要统一检索，会如何设计 metadata、过滤和重排策略？八、AI 交互系统与上下文管理21.你项目里的滑动窗口 / 类滑动窗口上下文管理是怎么做的？超过 token 限制时如何丢弃或保留历史？22.如果不想直接丢弃历史对话，如何通过摘要机制、长期记忆、短期记忆来优化上下文管理？23.子进程调用 AI 接口、主进程通过 JSON 通信这一套机制是怎么设计的？为什么不让主进程直接调用？24.如果子进程调用 AI 接口超时、崩溃或失败，主进程如何感知、重试、记录日志和停止重试？九、Agent 评估体系与后续优化25.你的 Agent 系统现在是怎么评估效果的？如果要做完整评估体系，会从人工评测、测试集、系统指标、RAG 指标、用户反馈哪些方面建设？26.如何评估工具调用成功率、接口超时率、运行成功率、检索召回率和回答质量？27.你的 Agent 后续有哪些优化方向？比如长短期记忆、用户画像、反馈闭环、动态调整子 Agent 权重等。28.为什么 Agent 的“自动自进化”比较难，仍然需要人工干预和质量评估？

希音这家公司也是第一次面试，感觉整体还是偏难的1 先做个自我介绍2 讲一下你目前做的项目，主要是用了哪些技术栈，解决了哪些问题，做了哪些优化3 对于数据湖你能说一下各个湖仓的优缺点吗，你目前用的哪个，主要是用了哪一块技术和实现4 对于flink来说，对于一条主流一天有千亿级别数据，目前对于数据实时写入Doris存在这性能瓶颈，第一个问题是解析比较慢，第二个精确一致写入比较慢，你如果来优化需要怎么入手，对于优化的话怎么实现不延迟不oom5 目前有个场景，需要每10秒看到某个APP的主页的实时uv并且需要取top100个页面，你来实现如何做到实时秒级计算和展示，数据量级有亿级起步6 对于离线模型，如果存在一个画像需求，对于某些人群或者漏斗需要做到每天周期2点前产出，你如何保证这个时效性7 目前你建设模型是怎么建设的，如何确保你这个模型是合理的，有啥量化的8 对于数据倾斜如何快速定位，如何实现快速解决数据倾斜，除了加资源和join改变还有啥方法9 对于数据治理有啥好的办法快速治理，你来主导治理的话主要是从哪一块入手，解决哪些问题10 来个SQL题目，取一支股票的最大利润11 有啥需要找我了解的我这还是第一次面试这家公司，给我的感觉似乎还比较难啊，技术深度算是比较深了，对于面试的人来说必须要有这方面的经验才能解决上面的问题，要不然感觉估计答不出来

SHEIN商品运营实习面试问题：1.自我介绍2.你在做这些事的标准是什么呢，如何进行一个优化？3.在你进行产品优化后，会去对比相关的数据吗？比如说优化后的数据情况？4.当时为什么选择这个渠道投放？或者说你认为在这个过程里销量提升的成功的重点因素是有哪些？5.看了你2个实习岗位跨度相对较大，想了解一下你对这2个岗位的心得是怎样的？6.问一下你的MBTI是什么？大家有什么不会的问题也可以打在评论区，知无不言

4.22口头offer谈薪4.24询问hr，答复向cto提交申请，不会出现问题，4.26给结果4.26微信未回复 打电话回复在休假，会问一下，后续电话微信均未回复5.7微信电话多次未回复，最后打电话回复hc取消可能我的经历比较特殊，但希望以后的人开offer的时候谨慎一点，这家公司给我的印象不靠谱，五月也估计没什么岗了，我的校招也完蛋了反正对接我的是下面的hr，多次微信不回复，电话不接通，我对其印象非常之差，后续有人对接到他也希望多个心眼