字节大模型测开一面

除了Java，当下最值得投入的技术方向绝对是大模型相关技术——它不仅是AI时代的核心风口，更能与Java后端开发形成强大互补，让你的技术栈从“单一开发能力”升级为“智能应用落地能力”。对Java程序员而言，大模型技术并非遥不可及的“纯算法领域”，反而有大量贴合后端场景的落地路径：比如学习大模型API调用与二次开发，用Java对接GPT、文心一言等模型，快速实现智能客服、文本摘要、代码生成等功能，让传统后端系统具备“智能交互”能力；再比如深耕大模型应用开发框架（如LangChain、LlamaIndex），结合Java的高并发、高可用优势，搭建企业级RAG（检索增强生成）系统，解决知识库问答、文档分析等实际业务需求；若想进一步深入，还能学习大模型部署与优化技术，比如用Java+Docker实现模型容器化部署，通过量化、蒸馏等手段提升模型运行效率，适配后端系统的性能要求。如今，从互联网大厂到传统企业，都在推进“大模型+业务”的转型，掌握大模型相关技术，不仅能让你在Java开发岗位中更具竞争力（比如参与智能办公系统、智能风控平台等新兴项目），还能打开“AI应用工程师”“大模型开发工程师”等高薪岗位的大门，成为横跨后端开发与AI落地的复合型人才，在技术迭代浪潮中牢牢站稳脚跟。

本文以有java后端基础/python基础如何转向ai开发岗进行讨论分析。 个人bg : 专升本，26届双非硕，硕士转码，25.6 - 26.2 小厂ai应用开发实习，入职前ai相关项目 * 1 ，春招面试时含公司实习项目共计10+ai相关项目(简历体现4个)，ai相关内容学习实习前累计1m左右，深入了解时长等同于实习时长。  重要经历 ：实习期间参与三个ai项目开发，垂直领域涉及金融审核相关业务(涵盖文档、检索、分析、agent等)1. ai应用开发岗是什么？涉及什么？ ai应用开发岗作为新兴岗位，主要分为两部分: 上游任务(偏向于算法) : 模型后训练，微调(SFT,QLora) ,场景定...

整体面试还是不错的，但是没后续了，我真没招了。。。1.lora和sft适用的任务2.rag中例子库是怎么构建的 有什么问题如何构建动态的例子库3.rag检索不到问题如何定位问题4.rag用户提问和向量库中的语义发生不匹配怎么办5.ragas如何评估 数据集如何构造的6.排序模型为什么选bge 排序的原理是什么7.为什么要做lora 不用 sft8.为什么用三路召回9.如何评估rag 线上怎么评估10.agent项目难点是什么11.如何构建多表查询 怎么能取到各表的关系12.为什么要做映射表 怎么做的13.react框架14.如何评估 agent

# 概述​ 我是22届某211院校软件工程专业毕业的，毕业后在一家小国企做Java开发，干了几年后辞职考研，考研失败，已经有一年gap了，华为od是个不错的选择，联系栗栗姐走od流程。中间过程比较坎坷，但栗栗姐非常耐心地帮助我，最后还是收获到满意的结果。真的非常感谢栗栗姐长达半年的帮助和指导，进度跟进也非常及时，尽职尽责，如果有考虑od的同学，可以放心联系。# 机考​ 刷了一个月的题才参加机考，机考题目比较简单，全是逻辑模拟题，没有涉及到复杂的算法，390分通过。# 综测 ​ 机考通过后就会发邮件进行性格测试，这个东西不难但非常重要，请认真准备。 # hr面 ​ 大概十几分钟，就是简单聊聊，只...