携程一面（虾皮二面过版）

一、基本情况 / 实习经历1.你简单介绍一下你的情况。2.你这些项目经历是你自己做的吗？3.字节这段实习是怎么拿到的？是投递实习岗进去的吗？4.你在字节端智能团队里，平时主要是做 C++ 开发吗？5.你之前自己做 demo 的时候，主要也是用 Python 吗？6.你这期间没有系统用过 Java？7.你们软件工程专业的数据结构、Java 这些基础课程都会上吧？8.你们课程里的毕业设计 / 大作业，一般是什么形式？二、字节实习 / AI 使用方式9.你在字节实习实际工作里有涉及到 AI 吗？10.你能举几个例子吗？在字节实习期间，哪些环节会用到 AI？11.字节内部当时提供了哪些 AI 基础设施或工具？12.你在项目开发里，具体是怎么用 AI 来辅助方案设计、代码编写、测试用例生成和文档处理的？三、AI 投资分析系统 / Agent 项目13.你现在这个 Agent 项目是一个 demo，对吧？14.你这个项目现在大概做到什么程度了？是一个什么形态的产品？15.你的 Agent 是用 LangChain 开发的吗？16.你这里说的 Agent，每一个都是一个 workflow 吗？还是说有 ReAct Agent？17.你的 news agent 是怎么做联网检索的？18.拆分搜索关键词这一步，是调大模型拆分的，还是你自己用程序做分词？19.联网搜索这个工具是怎么接进系统里的？是程序去调搜索接口吗？20.你的 news agent 是一个 ReAct agent 吗？21.这个工具调用是在调大模型之前发生，还是在调大模型之后发生？22.前面的分词和工具调用，是主控 Agent 做的吗？23.查回来的联网结果，是再交给子 Agent 去分析吗？24.所以你的子 Agent，本质上更像是一段提示词驱动的分析模块，是吗？25.你的这个新闻子 Agent，它的提示词大概有多长？26.你试过哪些模型？不同模型的效果差异大吗？四、实习收获 / AI 方向学习27.在字节这三四个月里，你觉得自己最大的收获主要是什么？28.最近 AI 变化很快，你最近主要在研究哪些东西？29.最近在工具、框架、理念或者前沿动态上，有什么新的收获或见解吗？30.你提到看 Claude Code 相关内容，那你是怎么理解它的整体框架设计的？31.你看这种大代码仓的时候，TypeScript 代码你能读得懂吗？32.面对这么大的代码量，你怎么借助工具把整个代码结构理顺？33.你具体是怎么按目录 / 模块去拆解和理解一个大型代码库的？五、云端 Agent Platform 设计34.你 GitHub 上那个 go agent platform，是你自己开发的吗？35.你想做的这个云端 Agent 平台，整体思路是什么？36.云端 skill 可以运行 Python 脚本吗？37.这个云端 Agent 平台里，每个用户会有独立运行环境吗？38.skill 是怎么访问云端运行环境的？39.如果资源有限，只做 MVP，你会怎么设计运行环境和扩展方式？六、求职方向 / 职业选择40.字节实习结束之后，你接下来找工作还会考虑原团队吗？41.你不继续考虑字节原团队，主要原因是什么？42.你更希望去什么样的团队或方向？七、设备特征缓存优化 / 技术深挖43.你简历里提到了解决设备特征采集耗时和功耗的问题，设计了缓存架构，能具体讲一下吗？44.这块缓存优化，是你自己主导开发的，还是主要靠 AI 辅助生成的？45.你们为什么会想到通过牺牲一部分时效性来换性能？46.这个方案里，你和 mentor / 同事 / AI 各自发挥了什么作用？47.你们是怎么做灰度测试和方案验证的？八、Python / AI Coding / 代码质量判断48.你大概是从什么时候开始大规模使用 Python 的？49.当 AI 帮你写了大量代码之后，你怎么判断这些代码写得对不对、好不好？50.你一般会从哪些角度去判断 AI 生成代码的质量？51.你在这些项目里，自己手工写的代码大概占多少？52.你在字节这段实习里，真正写得最多的语言是哪一种？九、继续深造 / 就业选择53.你后面打算读研吗？

家人们谁懂啊！发现90%的人，根本不会在简历上体现AI能力。写的全是“熟练使用ChatGPT”“了解LangChain框架”“掌握RAG技术”这种废话，HR扫一眼就直接扔垃圾桶了，投100份简历99份石沉大海，真的一点都不冤。今天必须把这些简历上写AI能力的致命坑全扒出来，再告诉大家正确的写法，别再让你的AI能力，毁在一句废话上了。先盘点一下，简历上写AI能力，最常见的5个致命坑，90%的人全中坑1：只写“会用什么工具/框架”，不写任何落地场景这是最常见、最致命的坑，没有之一。很多人的简历上，关于AI能力的部分，全是这种内容：熟练使用LangChain、LlamaIndex、AutoGen框架...

第一次做笔试，前三题ac，最后一题有些想法，但是一直有bug没改出来，最后三题离场。第一题:奇数为yes，偶数为no第二题:数学题，m%n <= m/n即为0，否则为n-(m%n)第三题:dp第四题我的想法是每个数与自己的质因子连边，通过并查集合并，同一颗子树内的点即可实现升序排序，最后得到答案但是半个小时都没改出来，只能直接交卷了

1. 自我介绍2. RAG 的检索索引怎么设计？答案：RAG 的检索索引不能只建一个向量字段就结束。实际系统里，我会把索引分成语义索引、关键词索引、结构化索引和权限索引。语义索引用来处理自然语言问题，关键词索引用来处理规则编号、商品编码、报关术语、单据字段名这类精确匹配，结构化索引用来按国家、业务类型、规则版本、生效时间过滤，权限索引用来保证用户只能查自己有权限的数据。文档入库时也要保留足够元数据，比如 doc_id、chunk_id、parent_id、section_path、doc_type、country、effective_date、version、tenant_id。如果没有这些字...