面试经历

bg211本28届，学了3个月左右前端最近在找前端实习，鉴于目前前端行情，想转ai应用开发了，求助各位牛爷爷，大概要学多长时间，还有语言可以不学java那一套学py吗，谢谢大家

辛苦大佬看看简历哪里有需要修改的

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1.实习项目相关问题2.介绍智能客服系统中你的负责部分、面临的问题及解决方案。3.如何解决大模型在客服场景中的幻觉问题？4.是每个场景对应多个 Agent？5.新架构是否存在泛化性损失问题？如何处理新活动规则等未见过的知识注入？6.Expert Agent 是以什么维度划分的？7.新架构的 AB 测试指标提升具体来自哪些模块？8.如何从线上真实对话构造Expert Agent 的 SFT 训练数据？9.Expert Agent 的 prompt 主要输入有哪些？模型输出是什么？10.Expert Agent 是否有预设工作流（workflow）和任务描述？11.Expert Agent 的评价指标（出商品率、商品正确率）具体如何定义和获取评测数据？12.智能客服 Chatbot 是否面临多轮对话中信息遗忘、流程偏离、回复机械感的问题？如何应对？13.如何优化多智能体系统（MAS）中各 Agent 的协作，避免局部优化但整体效果不佳？14.多智能体系统中如何设计奖励函数促进 Agent 协作而非竞争？八股1.什么是优势函数？2.PPO 中需要训练哪几个模型？3.PPO 中参考模型的作用是什么？4.什么是 Reward Hacking？有哪些缓解 / 优化方案？5.智能对话多轮场景中，attention 机制的局限性是什么？有哪些优化思路？手撕：排序K个升序链表

感兴趣的话请直接将简历发至邮箱： guochengwei.gcw@alibaba-inc.com职位描述：1. 负责将大模型（LLM）能力落地到实际业务场景，包括但不限于Prompt工程、智能对话、知识库建设、内容生成及业务流程自动化；2. 设计并开发AI Agent系统及其框架，负责任务规划、多步推理（CoT）、工具调用（Function/Tool Calling）、记忆管理及多智能体协同等核心模块的实现；3. 构建LLMOps全链路流程，包括大模型应用评测、监控告警、数据标注及RAG（检索增强生成）全链路优化（如切片算法、召回重排等）；4. 参与大模型业务应用平台的研发，推动MCP（模型控制协议）生态建设、工作流编排及代码生成等提效工具的开发，构建高可靠、高扩展的AI架构。职位描述（英文）：职位要求：1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学或相关专业；2. 熟练掌握 Java、Python、Go、C++ 中至少一门编程语言，具备扎实的数据结构、算法基础、操作系统知识及良好的编程习惯；3. 了解大模型应用开发原理，熟悉 Prompt Engineering、RAG、LangChain、LlamaIndex 或 Dify 等业界主流大模型开发框架；4. 熟悉主流大模型（如GPT、Qwen、Llama等）的接口调用及特性，了解 Agent 架构及相关组件；5. 具备卓越的学习能力和自驱力，对AI技术充满热情，能够快速跟进并掌握业界最新技术动态。