一面凉经-腾讯技术研究-数据科学

孩子一直在录用评估中，已经等了一个多月了😭😭😭

双非本这些技能➕一个项目够捞个实习岗位吗· AI Agent 框架: 熟悉LangChain, LlamaIndex; 熟悉 AutoGen, Semantic Kernel· 大语言模型: 深入使用 OpenAI GPT/Claude API； 具有 Llama 3、Qwen 等开源模型的本地部署与微调经验· 核心协议与架构: 掌握 MCP 协议原理与实践； 熟悉 Function Calling、ReAct、CoT 等Agent核心范式· 工具与数据: Pinecone， Milvus， Chromadb； Docker， FastAPI， Git； Redis, MySQL· 编程语言: 熟悉Python，  C++开发语言

疑似kpi面，没想到人生中第二次面试就遇上了哥们2月份投的技术研究方向简历，10月了给我捞起来面一下，面之前啥信息也没有，就一个通知让我选面试时间，和告诉我对面是微信读书&输入法&秒剪团队面试上来他也不介绍自己是什么背景，就说是腾讯，然后让我自我介绍+讲项目经历，中间穿插很基础的细节追问，面试官对我这个领域的很基础的概念名词都不熟悉，感觉专业不对口（kpi面特征1），介绍过程中我也有问对面什么背景，主要我这么问是为了方便我简述不重要的内容，面试官回避问题让我直接讲（特征2）。讲的过程中经常听到他敲键盘，推测可能在干自己的事（特征3）。整体介绍都很顺利，没有啥问题是他问完我答不上来的，然后我讲完项目最复杂的部分他也不追问，就说开始做题吧，出了一道编辑距离动态规划问题，做的过程中他也不关心我的想法，就美美关摄像头开始敲键盘，等我写完了让我解释一下，解释完了他也没追问，就说他没有别的问题了，进反问环节。（这边有多像kpi我就不说了）反问我问对方是做什么的（直到现在我都不知道他们是哪个组做什么的），他说是秒剪的，组里想招点做视频编辑/生成的，“来看看有没有tts方向的合适人才”（感觉这句话是在给他的hr找补了）。第一天晚上7点面的，面到8点，第二天上午11点流程结束。写在最后：wxg不咋招人早有耳闻，不招人不招呗跟我有啥关系。结果还真有关系，来搞搞心态哈哈。大伙儿觉得是kpi面吗

一、手撕和八股1. 手撕岛屿数量，秒了2. Transformer 中 Attention 的本质是什么？你能从数学角度简要解释一下吗？3. 在 Agent 多轮对话任务中，你觉得 Attention 的局限性体现在哪些方面？4. 简要介绍一下 SFT的核心流程，以及数据集的构建策略，SFT之后常见的 Post-Training 还有哪些？它们之间的目的有何区别？5.  什么是 RAG，它是怎么提升生成质量的？与传统检索 + 模型生成的流程有何不同？你是如何评估一个RAG系统是否work的？6. PPO 和 DPO 在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO 训练通常有哪些注意事项？用过GRPO么？二、、业务场景相关相关假如一个 Agent 推理链路包含 3 个工具 + 高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？