快手Agent面经

1.实习,论文以及项目拷打(差不多40分钟)
2.假设你开发一个类似cc的多Agent,你怎么开发,子Agent之间怎么通信
3.有了解过推理模型吗,原理是什么
4.算法题:最长回文子串

已凉凉
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05-28 20:12
浙江大学 C++
最近帮不少同学看了Agent开发方向的简历。能明显感觉到,能过初筛的简历,其实不一定项目多复杂,但都有一些共同特点。而很多简历被刷,也往往是因为几个重复出现的问题。下面这些问题,我几乎在每份简历里都会看到,对照看看你的简历有没有中招。1、把团队项目写成个人独立这是比较危险的写法,也是最常见的。项目描述里写着"多智能体协作系统",但每一条bullet都是"我实现了 X""我负责了 Z",涵盖了从模型训练到前端推送、从检索模块到容错机制的全部内容。一个人在一两个月内独立完成所有这些板块,面试官可能存疑。问题不在于参与了团队项目,而在于没有把自己的边界画清楚。如果追问"这部分你自己写的还是有人配合",答案是"有人配合",但简历上写的是"我实现了",整份简历的可信度都会被打折。正确的做法是收窄范围、写深细节,独立负责的两三个模块,认认真真写清楚技术细节和效果。范围缩小了,每一条反而更可信,面试官也更容易顺着你写的方向深挖。2、有数字,但baseline不清楚数字本身不是问题,baseline不明确才是问题。"召回率提升 25.9%""平均压缩率 62.6%"这些写在简历上看起来很有说服力,但面试官的下一句话一定是:"相比什么提升的?怎么测的?测试集是什么?"如果回答不上来,这个数字就从加分项变成了减分项。面试官会开始怀疑:这个数字是精心设计的测试条件下跑出来的,还是真实场景的效果?更麻烦的是,有些数字写出来反而会自己暴露问题。比如 7路并行说效率提升 70%,这意味着大部分任务是串行的,面试官一追问"那并行的部分是哪些,为什么其他部分不能并行",反而把系统设计的弱点暴露出来了。还有一类是"理论值型"数字,比如 N 路并行加速比"接近 N 倍",在有网络 IO 和 LLM 调用的 Agent 场景里,这个数字几乎不可能出现,听起来就是理论上限而不是实测结果。3、两个项目方向完全不搭一份简历里,一个项目是 Agent 应用开发,另一个是系统编程或算法研究,两者之间没有任何叙事联系。两个项目平权放着,篇幅差不多,面试官读完不知道主方向是什么。如果和 Agent 无关的项目篇幅反而更长、细节反而更丰富,面试官会产生疑问,Agent 项目是你真正主攻的方向,还是顺手做的实验室小活?这个疑问一旦有了,对 Agent 项目的可信度也会打折。项目之间不搭,有时候是因为经历本来就跨方向,没办法。但写法上可以做处理:和投递岗位关系不大的项目,压缩到三四行,只保留"我有这方面底子"的标签信号,细节全砍;主项目展开写,把篇幅和密度都给它。更好的做法是找到两个项目之间的联系,哪怕只是"系统编程项目证明了我有 C++ 工程能力,Agent 项目体现了我把这个能力用在了大模型应用上",有了这条线,两个项目就不再是割裂的,而是互相支撑的。4、bullet只说了做了什么,没有怎么做和结果这是最普遍的问题,几乎每份简历都有。"构建了包含意图理解、动态检索、文档过滤和流式生成的完整 Agent 工作流。"读完知道你做了这个东西,但不知道难点在哪,不知道你的技术选择是什么,不知道做完之后效果怎么样。"完整工作流""全流程闭环""端到端链路",这类词不传递任何信息,面试官看到只会跳过。一条合格的 bullet 应该包含三件事:做了什么 + 怎么做的(关键技术选择) + 解决了什么问题或达到了什么效果。缺"怎么做的",没有区分度。缺"效果",面试官不知道这件事做没做成、做到什么程度。三件事齐全,才能给面试官一个可以深挖的入口。效果不一定是百分比。"从需要人工介入降到全自动运行""时延从 1.4s 降至 360ms",有具体对比就比形容词强。最后写简历的时候有一个最简单的自测方法:把每一条 bullet 单独拿出来,问自己"如果面试官对这句话感兴趣,连续追问三个问题,我能不能全部答上来"。答得上来的留,答不上来的,要么删要么补完细节再写。简历的作用是给面试官提供一个可以深挖的入口,能撑住追问的 bullet,才是真正的加分项。
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