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小伙伴投稿一面在5.10 二面在5.15 HR面在5.17, 211本+韩硕1. 自我介绍答案：我主要做大模型应用、RAG、Agent 编排、向量检索、Prompt 工程、模型微调和后端工程化相关方向。之前做过一个 跨境商家合规审核与风险问答平台，面向国际电商平台里的商品合规、商家风控、客服质检和运营审核场景。这个系统接入了商品标题、商品详情、平台规则、违规案例、审核工单、商家申诉记录和多语言政策文档。用户可以问“这个商品为什么被判定为高风险”“某类商品在欧盟站点能不能上架”“这条申诉该怎么回复”，系统会先做 query 重写和意图识别，再通过混合检索召回规则和案例，最后由大模型生成带引用的审...

28届后端鼠鼠，最近结束一段小厂实习，准备6月去投中大厂试试水，简历还有什么优化的嘛简历第一个项目地址:https://github.com/OWWZO/ai-agent 友友们感兴趣可以点点star 项目思路参考了openmanus等等开源项目

前天下午面的字节二面，确实面的不咋地就到今天也一直在横向中...

算法工程师岗考察:传统 ML 基础 + 推荐 / 搜索 / NLP / CV 业务方向 + 项目落地能力。   1、传统机器学习 / NLP  分词 / NER 的常见算法  思路:分词: HMM/CRF/BiLSTM-CRF/BERT;NER: 序列标注同上 + 大模型 ICL 直接抽取。   分类 / 回归的区别  思路:离散标签 vs 连续值;损失不同(交叉熵 vs MSE);评估指标不同(F1 vs MAE/MSE)。   过拟合的原因和解决  思路:模型容量过大/数据少/训太久;解决: 正则化 + Dropout + 早停 + 数据增强 + 简化模型。   特征工程在大模型时代还重要...