阿里暑期agent算法二面 1h 攒人品

1. 大模型微调的完整技术方案与工程落地细节采用 LoRA 参数高效微调方案，仅对 Transformer 的 Q/V 投影层添加低秩矩阵，冻结底座模型参数。训练时设置秩 r=8、缩放因子 α=16，使用 AdamW 优化器，学习率 2e-4，配合余弦退火学习率调度与梯度裁剪。工程上使用混合精度训练、分布式数据并行，提升训练效率，训练后合并 LoRA 权重，不增加推理延迟。 import torch import torch.nn as nn class LoRALinear(nn.Module):def __init__(self, in_features, out_features, r=...

感兴趣的话请直接将简历发至邮箱： guochengwei.gcw@alibaba-inc.com职位描述：1. 负责将大模型（LLM）能力落地到实际业务场景，包括但不限于Prompt工程、智能对话、知识库建设、内容生成及业务流程自动化；2. 设计并开发AI Agent系统及其框架，负责任务规划、多步推理（CoT）、工具调用（Function/Tool Calling）、记忆管理及多智能体协同等核心模块的实现；3. 构建LLMOps全链路流程，包括大模型应用评测、监控告警、数据标注及RAG（检索增强生成）全链路优化（如切片算法、召回重排等）；4. 参与大模型业务应用平台的研发，推动MCP（模型控制协议）生态建设、工作流编排及代码生成等提效工具的开发，构建高可靠、高扩展的AI架构。职位描述（英文）：职位要求：1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学或相关专业；2. 熟练掌握 Java、Python、Go、C++ 中至少一门编程语言，具备扎实的数据结构、算法基础、操作系统知识及良好的编程习惯；3. 了解大模型应用开发原理，熟悉 Prompt Engineering、RAG、LangChain、LlamaIndex 或 Dify 等业界主流大模型开发框架；4. 熟悉主流大模型（如GPT、Qwen、Llama等）的接口调用及特性，了解 Agent 架构及相关组件；5. 具备卓越的学习能力和自驱力，对AI技术充满热情，能够快速跟进并掌握业界最新技术动态。

1. 自我介绍2. 介绍一个课内做过的算法项目3. 简历项目介绍4. 项目中遇到的困难，积累了什么经验？5. 用过什么 AI Coding 的工具？感觉怎样？6. 介绍一下你的 RAG 项目的创新点和经验7. 介绍一下你的多智能体项目的经验8. 你的编程能力和数学能力都很强，都获过奖，未来是否考虑转战算法岗？9. 对工作地的期望？10. 未来升学职业规划网易的面试官比字节等其他大厂的温和得多，压迫感也更小，全程回答的还算可以，没有卡壳，感觉这次有戏

2026.4.20晚上19：00，面试官迟到，没开摄像头，并且打断我的自我介绍，让我直接说实习，实习问我外呼为什么不做知识库，我说外呼实时性很高，知识库检索很慢，业务背景信息都在system prompt，然后面试官直接说类似技术水平低、业务方向不对口，直接到反问环节，我还以为是没有hc，我说没有hc就算了，不面了，然后面试官明确说有，只是我单纯技术不行之类的话，整个面试时长5min部门：中国交易与广告（抖音电商商家）继上次字节HR面挂后再一次逆天操作，这就是字节吗真侮辱人，怀疑我技术问题没问题，这也太逆天了，望广大牛友避雷这个部门