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✅ 大模型应用开发岗的技术栈=后端开发技术栈+AI落地相关技术栈。🌟后端技术栈后端技术栈已经有很多公开透明的学习路径这里就不展开来阐述了，无非就是编程语言基础、数据库（Mysql，Redis）、中间件等内容。🌟 AI应用相关技术栈AI应用相关技术栈需要考虑具体落地场景，大模型应用的落地目前主要有两个方向，一个是RAG，一个是Agent。1️⃣ Rag(检索增强生成)先看概览课，再看优化课，这里推荐langchain官方课程。并没有写详细的技术栈，是因为不建议单独的学每一个模块。而是先学整体应用，再去看每一个具体的技术栈实现。先会用，再研究。其实rag整个应用涉及到的技术栈基本有：开发框架（langchain，llamaIndex等），Embedding模型，大模型API，向量数据库（faiss，weaviate等），排序模型，prompts优化等，其中涉及到模型的不需要进入研究，了解大概特性既可，模型底层是算法岗职责。2️⃣ Agent(智能体)注意观看运行公开课，加深理解。基本技术栈也是开发框架（langchain，llamaindex，autogpt等），数据库（这里有向量数据库，有普通的关系型数据库和缓存数据库），function call（或者新出的mcp），prompts优化等。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1.自我介绍2.大三有专业课怎么办(拿到offer可以请假)3.两篇软件著作权是哪两个项目(我说的是科研管理系统和微途旅行)4.简历里没有写科研管理系统这个项目(解释:主要是表现我个人有过项目合作经历)5.这个单点登录怎么做的？6.你们科研系统的用户是怎么得到统一的用户？7.你们科研系统的审核是使用的工作流吗8.这个项目在技术框架上没有比较突出的点，所以没有写到简历里(解释了下这个项目，主要是业务方面的难度，更多是作为一个与他人合作的项目经历)9.在这个项目当中，你主要作为一个什么样的角色.10.项目团队是学校的兴趣组或者实验室吗11.介绍一下云智颐养项目(阿巴阿巴阿巴)12.云智颐养是一个什么性质的项目，项目团队成员配置，承担什么角色13.工作流是教程里就有的，还是自己增加的14.工作流的源码是否有研究过(没研究过，直接拉的代码)15.springai框架functioncalling用的是哪个模型16.functioncalling与mcp server的区别(不知道，只知道mcp是协议)17.了不了解functioncalling有什么限制18.xxl-job是怎样调度使用的，用在什么场景？19.xxl-job有哪些策略20.限制xxl-job秒级任务的性能的在哪里21.还有什么其他的项目可以介绍的？(介绍的微途旅行)22.这个项目的需求是竞赛规定的还是自己想出来的23.前端是用ai工具做的，貌似ai其实有些样式不是很好调，那你这边是会前端吗24.为什么第二个项目用的springai，这个用的lanhchain4j，有什么区别，你觉得在使用上你更喜欢哪个，为什么更喜欢langchain4j25.为什么使用了redis和lua脚本已经判断下单校验了，后面数据库校验还要加乐观锁26.秒杀门票时，门票数量有变更时怎么做到27.秒杀有没有考虑过有用户下单了，但是没有支付成功或者没支付，怎么处理这个redis里库存已经扣减的情况28.秒杀过程中有人点击速度很快，怎样防止用户重复提交购买29.如果合适的话什么时候可以到岗，大三大四只有期末或者毕业设计会回去是吧？反问:1.公司是自研，低代码还是二开(公司自研的低代码平台，说比若依更强一些，简单的业务用框架完成，大部分稍微复杂的业务还是用自己写代码实现)2.公司的业务是承接外面的还是有自己的(一般是承接地铁和农产品行业相关的)3.公司的开发项目组人员配置(看项目类型和大小，一般是1比1，每个项目有一个测试，大的项目有十几个人，大部分项目是4，5，6个人)

公司： 增广智能    base ：佛山总共三面 目前二面 持续更新时间点 ：二面 8.5  时长一个小时1 你在深圳实验室的实习经历，做了些什么，这么短的时间是怎么出的方案2 你在北京实习期间的工作内容，顺便提问项目细节（提问了很多细节，都是围绕简历的点，比如简历上写了效率提升40%，那会问是怎么提现的这部分和我课程项目重合，我就顺便讲了一下PPT3 你觉得项目难点在哪，解决流程我的主要是在方案设计上的难点，对比现有的机器人设计，尝试新方案，然后多次迭代逐步解决细节问题，最后达成现有效果4 你在公司实习的产品化经验是怎么体现在你的项目上5 你对AI的使用效果如何，项目当中都怎么使用AI6 项目过程中的软件端体现，用了什么软件7 在完成项目的过程中怎么样确定接下来的方案，如何避免少绕弯路等等等 ，其他问题具体记不清了。整体感觉就很倾向于问怎么解决问题，对具体的结构设计能力考察不是很多反问：工作内容？机械工程师是完成整个的产品流程，从方案设计验证到量产。校招生更倾向于管培生，对能力的综合开发，并不会倾向于单一职业岗位最后面试官问了我能不能提前去实习，我的回答是三方签订之后会努力去完成毕业内容，争取三月份毕业，如果争取不到就可能得六月份正常毕业

时间范围 近半年实际面过的公司阿里、腾讯、美团、字节、快手、同程、京东、360、keep、滴滴、印象笔记、作业帮、彩云科技、蓝色光标、江城互娱、Aviagames、Hungry Stdios、深言科技、即时科技、RockFlow、格灵深瞳、百融云创、印象笔记、网龙、 HiDream.ai、昆仑万维、数驱互动、Authing先说总结面试内容 & 难度个人觉得，在llm应用的面试题上，没有太多复杂、高深的问题，不像上来让你说一下分布式锁怎么设计然后死扣设计细节或是描述一下MVCC原理这种偏高难度的八股文问题（当然也遇到了一两次），究其原因以下几点，一是大模型应用目前仍没有很成熟且被广泛接纳的方案，都还在探索；二是很多公司今年刚开始all in AI（我司all进去的比较早点），面试官也懂得不多，例如RAG这个东西，大部分的面试题无非是“你觉得RAG中最难的是什么？（文档切割喽）”、“你是怎么解决幻觉问题的？”，“微调和RAG的区别是啥？”等等，如果你做过RAG加上你经常看技术文章结合你的“侃侃而谈”，基本面试官都觉得ok。但这里着重说一下我觉得当前非常重要且极大概率提升面试通过率的的一个技术点，就是掌握微调原理并且做过动手做过微调工作再加上动手部署过大模型，这是我面试中最常被问到而又只能说没做过的问题，当然大部分公司都有专门的算法团队去做这件事，自己到没机会参与其中，也是可以理解的。算法题：一半是DP问题，还有一部分难度是easy的问题，总体上都是“老熟人”，但是，你即使写出来，面试不一定就能过，有的干脆就不考算法题。八股文：明显比之前少很多，这个和面试的岗位有关系，LLM应用的岗位更偏实践，所有很多一面就是leader面，直接问项目，除非一面也不懂LLM的东西，就会考八股文，但总的来说，八股少了，但是绝对不可以不准备，好几次挂在这上面，别小瞧它。岗位内容：游戏公司：基本上是LLM + AB test for 游戏策划；BI 分析；游戏社区客服助手；toC: Agent 个人助手toB: Agent for 解决方案other: 通用 Agent 平台；公司内部AI助手、平台；Agent for 运维offer会有很多横向对比，如果你期望薪资比较高，对方说要在等等，基本上凉了。大部分涨幅基本是不到20%的，但我的期望是30%左右，最后还是拿到了（要有一点点耐心，还要有一定的运气）。不要眼高手低，先拿一个低于自己预期的offer，再慢慢谈，前提是公司想要你。规划好时间，集中面试，集中对比，由于我时间线拉的过长，后面安排的很乱。再总结每次面完都要复盘，没答好的问题，一定要重新梳理答案。没把握问题的可以直接说不会，别给个你自己都听不懂的答案。简历一定要让大模型润色，但自己要check一遍，别吹过头了。多看技术文章，扩展技术视野，提高二面面试官对你的印象。表达一定要流畅清晰，不要断断续续的，面试官会觉得你思路不清晰。项目效果评估是个很重要的问题，不管你的技术多炫酷，终究还是要看效果，看落地效果。面试题这里想到多少写多少LLM 基础大模型是怎么训练出来的？Transform 的架构，Encoder 和 Decoder 是什么？Function Call 是怎么训练的？微调的方案有哪些？自己做过没有？大模型分词器是什么？Embedding 是什么？你们用的那个模型？Lib介绍一下 langchian介绍一下 autogen有没有用过大模型的网关框架（litellm）为什么手搓agent，而不是用框架？mcp 是什么？和Function Call 有什么区别？有没有实践过？A2A 了解吗？PromptReAct 是啥？怎么实现的？CoT 是啥？为啥效果好呢？有啥缺点？Prompt Caching 是什么？温度值/top-p/top-k 分别是什么？各个场景下的最佳设置是什么？RAG你介绍一下RAG 是什么？最难的地方是哪？文档切割策略有哪些？怎么规避语义被切割掉的问题？多路召回是什么？文档怎么存的？粒度是多大？用的什么数据库？为啥要用到图数据库？向量数据库的对比有没有做过？Qdrant 性能如何？量级是多大？有没有性能瓶颈？怎么规避大模型的幻觉？微调和RAG的优劣势？怎么量化你的回答效果？ 例如检索的效果、回答的效果。Workflow怎么做的任务拆分？为什么要拆分？ 效果如何？怎么提升效果？text2sql 怎么做的？怎么提高准确率？如何润色query，目的是什么？code-generation 是什么做的？如何确保准确性？现在再让你设计你会怎么做？（replan）效果是怎么量化的？Agent介绍一下你的 Agent 项目长短期记忆是怎么做的？记忆是怎么存的？粒度是多少？怎么用的？Function Call 是什么做的？你最大的难题是什么？你是怎么提高效果的？怎么降低延迟的？端到端延迟如何优化的？介绍一下single-agent、multi-agent的设计方案有哪些？反思机制是什么做的？为什么要用反思？如何看待当下的LLM应用的趋势和方向为什么要用Webrtc？它和ws的区别是什么？agent服务高可用、稳健性是怎么保证的？llm 服务并发太高了怎么办？系统设计题短链系统分布式锁的设计给你一部长篇小说，怎么做文档切割？怎么做到论文翻译，并且格式尽可能和原来的统一游戏社区客服助手设计。如何绑定游戏黑话，如何利用好公司内部的文档结合线上问题快速定位项目工程代码有问题的地方有很多结构化和非结构化数据，怎么分析，再怎么得出我要的结论。八股go的内存分配策略、GMP、GCpython 的内存分配策略、GCredis 用过那些？mget 底层什么实现的？、zset怎么实现的？mysql 索引怎么设计最好？数据库隔离级别？mvcc是怎么实现的？分布式锁是什么实现的？kafka的 reblance 是什么？会产生那些问题？怎么保证数据不丢?fastapi 设计原理？go 中 net/http 如何处理的tcp粘包问题http2 是什么？比http1.1有什么优势？Linux 网络性能调优的方式如何定位Linux中的pid、端口号等等个人在每个项目的里的角色是什么？承担那些工作？项目是几个人在做？为什么离职、每次离职的原因是什么？平常怎么学习的？怎么接触到大模型的最新进展的？对大模型将来的应用发展有什么看法？你将来的职业规划是什么？