项目是怎么问的

既然已经出结果了，也锐评一下这家公司的面试流程（nbcs）。个位数的岗位，简历也不知道是不是真的认真筛过，貌似不相关经历的也邀请来面试，候选人池子之深可想而知。于是乎面试一个岗位分了上午，中午，下午各个场次，还不止一天，给主包安排在早上8点多，前滩这个地方附近也没有实惠的酒店，于是得从酒店很早起床来参加线下面试。到了地方还得先听一边HR介绍公司，介绍完又领到一个地方等。面试遇到三个面试官+HR，一个面试官全程不说话，从不正眼看人，甚至一脸戏谑，不知道在打量什么；一个全程戴口罩，是感冒了还是咋的了也不知道。提的问题和简历的经历项目毫无关联，面试者回答完没有任何反应，毫无交流，反而像走流程一样，奇...

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。

都是前段时间面的，之前在忙实验室的项目没时间整理，现在简单整理下。美团和京东都是挂了之后的第二次一面，京东目前没出结果，美团一面过了约我五一后二面，但是滴滴已经给offer，大概率不去面了。美团一面你这个方向是网络安全，但你投的是后端开发，是什么原因？后端开发跟 Agent 开发，你更倾向于哪个？讲一下你第一个项目整个编排平台的执行过程。节点执行过程是不是分多个状态？还有其他状态吗？比如用户取消？用户取消的话，正在执行的节点会流转到什么状态？你们有没有用到状态机去做状态流转？还是纯靠业务判断？怎么保证状态流转的线程安全？如果有两个线程同时将节点从 running 改到成功，你怎么处理？数据库层...