PDD三面—实习&后续篇

#发面经攒人品#

实习:
实习业务&部门多少人以及整个前端平台多少人(考察是否有真的实习)
B端编辑器是否自研还是用现有工具
能具体讲讲实现原理吗?
其中用到SSR,了解SSR的整个流程吗?
C端调优措施,自己负责哪些&参与哪些
C端产品业务的业务应用到哪,上线了吗?

聊聊其他:
秋招有投递PDD吗?过了吗?当时没考虑来吗?
手上有其他家Offer吗?

反问环节:
业务&AI落地

整体来讲,问的很具体
虽然不是特别深
但的确从基本的技术栈&全家桶(路由、状态管理的底层API,完全可以看是自己写过还是速成背面试八股)、包含如项目部署相关内容、实习&项目也从大方向问了问
的确能了解候选人是否基础扎实、对整个项目&实习了解程度、自己是否手动做过,挺好的,继续加油💪

到此,PDD的业务面试差不多就结束了(秋招提前批4面+春招3面),不管结果如何,面试中的确学到很多东西
二面面试官给的AI学习建议和自己Todo一致,自己AI学习方向没错。还是一面三面基础拷打也提醒AI时代VIbeCoding,也别忘记基础,基础还是面试重点
感谢PDD面试官的面邀&面试过程也没提前端已死这些在焦虑FEer的话
不管怎样,继续前行!
#牛客AI配图神器#
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不愿透露姓名的神秘牛友
04-30 17:45
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。
面试官拷打AI项目都会问...
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