长沙华为od

岗位：字节跳动 机审策略与工具运营面试时长：约30分钟 一、面试总体情况：本次面试围绕候选人的大模型应用经验展开，面试官重点考察了RAG知识库设计、Agent工程落地、模型评估、内容安全治理等方向的能力。面试官所在团队聚焦今日头条平台内容风险治理，业务场景与候选人过往经历（电商客服智能化）存在一定差异，因此面试中涉及较多跨场景的迁移与延伸性考察。二、问题1、RAG知识的来源、清洗、打标、上线、清退的完整运维路径是什么？2、知识库中过期/错误内容如何触发清退？维护标准是什么？3、业务链路上线后主要看哪些衡量指标？4、置信度与意图识别如何结合使用？如何分级路由？5、大模型幻觉问题有哪些常见表现？你...

面试官人很好，很有耐心二面：1.自我介绍2.项目拷打3.讲一讲volatile的作用？（提到了一个总线锁，这个没回答上来，应该和内存屏障有关）4.ThreadLocal项目里怎么使用的，为什么可以降低GC压力？还有哪些使用场景?5.redis使用场景？6.redis新增从节点的命令是什么？7.redis全量同步的整个过程是什么?8.redis有哪些日志？9.二叉树最大路径和（需要手写Node节点，构造用例运行）10.反问：表现怎么样？主要做什么？进去之后实际需要做些什么？有没有人可以说说业务面会问些啥啊？🥲

楼主的秋招真是异常惨淡，好几个终面/排序挂，北上的很多大厂根本连简历都过不去，最后拿了一个 4399 游戏开发和北京中厂的搜推业务，但都没选，背水一战备战春招。幸好机缘巧合进了在垂类领域比较有名气的 ai startup 公司实习，后续字节，阿里，b 站都主动约了面试，最后也算是终于结束校招了，base 在广州，给的薪资也挺满意的，面试过程比较顺利基本上都是秒过，面经就不发了聊的都是 agent 的实习，去做的也是 agent 后端

1.对 AI、LLM、工作流、MCP、Agent、Prompt 的理解AI：让机器模拟人类的理解、推理、生成、决策等智能能力。LLM 大语言模型：基于 Transformer 架构，通过海量文本预训练，具备语言理解、文本生成、逻辑推理能力。工作流：将大模型调用流程化，包括输入解析、检索、Prompt 组装、模型调用、结果后处理。Agent：具备自主规划、工具调用、记忆和自我修正的智能体，可独立完成复杂任务。MCP：多智能体协同框架，多个 Agent 分工协作完成任务。Prompt：给大模型的指令，高质量 Prompt 包含角色、任务、约束、格式、示例。2. 大模型的原理大模型基于 Transf...