淘天Ai Agent应用开发二面

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.编程题：给定由NWES组成的移动方向字符串，分别对应向东南西北移动一个单位 判断是否走到过已走过的位置。3.被追问Mcp相关问题4.tool参数过多时如何保证传参正确。5.提示词过长如何避免模型幻觉。6.RAG全流程及向量嵌入相关内容。7.是否了解多agent的A to A协议8.介绍写提示词的经历。

1. 谈谈深度学习中的归一化问题深度学习中的归一化，核心目的是让不同层、不同特征的数值分布更稳定，从而加速训练并提高收敛稳定性。常见归一化包括输入归一化（如像素缩放到[0,1]）、BatchNorm、LayerNorm、GroupNorm。BatchNorm在mini-batch维度统计均值方差，适合CNN场景；LayerNorm在特征维度统计，常用于NLP和Transformer。归一化可以缓解梯度消失/爆炸、允许更大学习率、降低参数初始化敏感性。 import torch.nn as nn # CNN里常见 BatchNorm2d cnn_block = nn.Sequential( nn...

给我面没招了，发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.用户从浏览器输入URL到后端响应，中间经历了哪些具体阶段？（DNS、TCP、TLS等）2.TCP三次握手与四次挥手的具体状态流转是怎样的？3.TLS/SSL 握手过程是如何保证传输安全的？4. 请求链路：SpringBoot请求打进来后，是如何一步步到达Controller的？5. HandlerAdapter 在参数解析和返回值处理中起到了什么作用？6. 使用场景：除了基础缓存，Redis在分布式锁、排行榜、消息队列中有哪些具体落地用法？7.  Set 集合在什么情况下会从 IntSet 转换为 HashTable？ * ZSet（有序集合）的底层实现原理是什么8. Redis 为什么快？（IO多路复用、单线程模型、内存操作的具体优势）9. Redis 是如何删除过期 Key 的？（惰性删除 vs 定期删除的机制）10. 索引结构：B+ 树的底层组织形式是怎样的？11. 深度估算：在实际生产中，B+ 树通常有几层？如何根据数据量估算树高？12. 存储区别：聚簇索引与非聚簇索引在存储和查询（回表）上有什么本质区别？13. RAG 切分：在构建知识库时，Chunk（文本切分）有哪些常见的方案？（固定窗口、语义切分等）14.快排手撕

如题，官网流程还没开，有意向私信看简历，岗位开放立马进流程。欢迎大家戳呀。贴一个jd2. 手把手，快成长：由资深技术专家一对一指导。你将完整经历从需求分析、方案设计到代码落地的全过程，掌握大模型应用开发的核心技能，快速完成从学生到工程师的蜕变。3. 高机会，留用优：团队对实习生重视度高，表现优秀者可直接获得正式录用Offer。这里不仅有前沿的技术探索，更有清晰的职业发展路径【岗位职责】4. AI 应用功能开发：参与电商运营系统的智能化改造。利用大模型能力，开发自动化的智能任务，帮助业务提效。5. 智能助手设计与实现：面向内部运营人员和外部商家，开发能“听懂指令、自主干活”的AI 助手。让它不仅能回答问题，还能主动提醒进度、生成报告，甚至协助完成跨系统的操作。6. 多智能体协作探索：尝试让多个 AI 角色协同工作，通过合理的逻辑编排，让它们配合完成更长、更复杂的业务目标。7. 工具链与效率提升：参与部门内部的 AI 开发工具建设，封装常用的业务接口供 AI 调用，并探索如何利用 AI 辅助编程，提升团队整体的开发效率。【岗位要求】8. 基础良好：2027 届本科及以上学历，计算机相关专业；熟练掌握 Python/Java/Go/C++ 中至少一门语言，数据结构与算法基础扎实。9. 热爱 AI：对大模型技术应用有强烈好奇心，平时关注 AI 领域动态。善于思考如何用新技术解决实际问题，具备良好的逻辑思维和沟通能力。10. 技术上手快：-- 了解 Agent（智能体）的基本概念，知道什么是工作流编排、ReAct 模式或多智能体协作。-- 接触过主流开发框架（如 LangChain 等），或对向量数据库、Embedding 技术有初步了解。11. 工程实践能力：-- 理解 Prompt（提示词）编写技巧，了解 RAG（检索增强生成）、工具调用（Tool Calling）等基本原理。-- 有过 API 接口对接经验，能将后端服务转化为 AI 可调用的工具者优先。12. 加分项：-- 有 PyTorch/TensorFlow 使用经验，或尝试过模型微调。-- 做过课程设计、毕业设计或个人项目，且涉及复杂业务流程处理（如电商、ERP、办公自动化等）13. 善用工具：习惯使用 Cursor、Copilot 等 AI 编程助手辅助写代码，追求高效开发。招聘对象2026 年 11 月 1 日至 2027 年 10 月 31 日期间毕业的海内外应届毕业生。