1️⃣切分策略（ chunk size / overlap ）怎么定的？拍脑袋还是实验出来的？2️⃣向量召回和关键词召回冲突时如何融合？3️⃣重排模型为什么这么选？延迟预算是多少？4️⃣你说线上提升2.1%，实验分桶方案是什么？5️⃣显著性怎么验证？样本量怎么算？6️⃣给一个你最失败的 bad case ，最后怎么定位的？7️⃣如果今天线上再次复现，你第一步看哪个监控？8️⃣SFT 数据如何清洗，怎么避免模板味太重？12) DPO 比 SFT 多解决了什么真实问题？9️⃣LoRA rank 为什么这么选？有没有做过 ablation ?1️⃣0️⃣QLoRA 稳定性问题你遇到过吗？如何兜底？1️⃣1️⃣手撕：括号生成，要求讲清楚剪枝逻辑。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

在京东实习，最让我印象深刻的就是 “战斗战斗，只做第一”。作为后端开发，每天面对需求迭代、接口调试，压力再大，看到这句标语就觉得该往前冲。它不只是口号，更是刻在工作里的执行力，让我明白技术人也要有敢拼敢赢的劲头。万事做第一，是一种信念，一种心气，我永远也不比别人差！#一张图晒出你司的标语#

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享1. Transformer中Attention的本质是什么？你能从数学角度简要解释一下吗？2. 在Agent多轮对话任务中，你觉得Attention的局限性体现在哪些方面？3. 简要介绍一下SFT的核心流程，以及数据集的构建策略，SFT之后常见的Post-Training还有哪些？它们之间的目的有何区别？4. 什么是RAG，它是怎么提升生成质量的？与传统检索＋模型生成的流程有何不同？如何评估一个RAG系统是否work的？5. PPO和DPO在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO训练通常有哪些注意事项？用过GRPO么？6. 项目里的Modular Agent，你能讲讲它是如何实现多步规划的吗？7. 项目提到了多个工具调用链路，调度策略是如何设计的？是否有异常fallback策略？8. Agent评估体系包括哪些维度？如何衡量planning能力 vs hallucination rate？9. 项目里微调Qwen，选择的训练阶段和Loss函数是如何决定的？10. Prompt自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过Prompt压缩或embedding表示的方式？11. 场景题：假如一个Agent 推理链路包含3个工具+高频请求，系统整体延迟较高，你会如何优化？12. 代码：岛屿数量

很多同学在准备找工作时，往往会陷入一种很努力但没有结果的状态。每天刷题、投简历、看面经、背八股，忙得不可开交，但最后面试结果却并不理想。其实从结果来看，拿到互联网大厂 offer，本质上只有三件事：方向定位 → 简历优化 → 面试复盘如果把这三件事做好，拿到 offer 的概率会显著提升。而很多同学的问题，其实就出在这三步没有做好。一、方向定位：最重要的事情只有一件在所有准备工作中，方向定位是最重要的一步。很多人找工作时的问题是：今天准备算法岗明天看看产品岗后天又去投数据分析看起来很努力，但其实效率非常低。因为不同岗位需要准备的内容完全不同：比如：算法岗项目深挖模型原理算法基础手写代码产品岗产...