vivo 填表之后有人拿到 offer 了吗

1. 做一下自我介绍2. 如果一个核心链路已经同步调用很多下游了，为什么还要引入消息队列，而不是继续堆线程池消息队列真正解决的不是“异步”两个字，而是削峰、解耦、容错和流量治理。同步链路堆线程池只能把等待成本从调用方挪到自己进程里，并不能改变系统容量边界；一旦下游抖动，请求会在调用链上层层堆积，最终把连接池、线程池和网关超时一起拖崩。引入 MQ 后，主链路可以只做核心事务，非核心逻辑异步化，下游能力不足时也能通过堆积和消费速率控制做缓冲。不过 MQ 不是银弹，如果业务要求强一致、低延迟、同步结果可见，盲目异步反而会把复杂度转移到补偿和状态机里。3. 从生产端到消费端，怎么把“消息不丢”这件事讲...

#牛友提问，有问必答#

京东真是很神奇的一家公司，面试完全不考算法，二面来了俩面试官，面完才知道是二面技术面和三面HR面一起面了，一会问八股一会问性格，4.17收到offer，最后决定去京东了HR：请做一个自我介绍为什么选择直接就业而不是考研？你对未来的职业规划是怎样的？为了转向全栈方向，你做了哪些准备？在本科期间你重点学习了哪些技术？是如何学习的？你的项目经历是否有实际落地或应用场景？请介绍一下你的 AI 智能问答助手项目这个 AI 项目是从 0 到 1 开发的吗？整体架构是怎样的？你在项目中是如何使用 AI 辅助开发的？使用 AI 编程工具时有哪些不足或风险？如何避免？技术：多模态能力在你的项目中是如何应用的？M...

本人简历上 1 个 RAG 项目 + 1 个 Agent demo；这次面的是AI岗一面前我以为：背完八股 + 把项目讲清楚，应该能稳过。0-5 min：自我介绍 + 项目背景- 顺利。讲清楚了我的 RAG 是给法律咨询场景做的，痛点是大模型不懂行业术语。5-20 min：项目深挖（开始崩）- Q1：你的法律文档总共多少？切了多少个 chunk？- 我：约 500 份 PDF，5 万个 chunk- Q2：500 份 PDF 加起来才 5 万 chunk？平均每份 100 个 chunk，你切片粒度是多少？- 我：512 token- Q3：法律文档里"第三条第二款"和"第三条之二"是不同含义，你的切片会不会把它切散？- 我：（沉默 5 秒）……应该会- Q4：那你怎么解决？- 我：我可以加一个 metadata……（开始编）❌ 第一次崩：切片粒度没考虑业务语义。20-35 min：评测体系（继续崩）- Q：你怎么知道你的 RAG 有效？- 我：我用 Recall@5……- Q：评测集多少条？怎么构造的？- 我：100 条，我手工标注的- Q：100 条够吗？分布怎么样？- 我：分布……我没分- Q：那你的 Recall@5 是 0.81，你怎么知道这个数字是好是坏？baseline 是什么？- 我：（沉默 10 秒）❌ 第二次崩：没有 baseline，没分布分析，纯靠"看起来还行"。35-55 min：Agent 部分（彻底崩）- Q：你的 Agent demo 用了几个工具？- 我：3 个，搜索、计算器、文档查询- Q：当用户问一个问题，你的 Agent 怎么决定调哪个工具？- 我：用 ReAct，让模型自己决定- Q：模型决策错了怎么办？- 我：我加了个 reflection……- Q：reflection 失败 3 次后怎么处理？- 我：（沉默 15 秒）……我没想过❌ 第三次崩：异常路径完全没设计。55-65 min：业务理解 + 反问- Q：你觉得字节做 AI 应用最大的瓶颈是什么？- 我：算力？数据？- Q：你看过哪些字节最近发的 AI 产品？- 我：豆包、扣子……- Q：扣子是 Agent 平台还是工作流平台？- 我：（再次沉默）❌ 第四次崩：对面试公司业务一无所知。