超星产品经理面经（已oc）

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大家好，今天给大家分享为什么企业更青睐高学历员工。下面汇总不同的观点：网友1：学历至少证明了他学习能力强，上手快。网友2：pua罢了，真这么信985的信用背书，为什么不看985的gpa，除了国企没人会因为你gpa90以上给你发offer。网友3：这么说吧，研究生三年耗尽了所有心气，上班之后稳得住，大专和普本的学生很不稳，性格过于急躁。网友4：学历撑起的是个人的门面。网友5：高学历人群中能力强的比例远远高于低学历人群。反正人才够多，HR当然会选择在一堆金子中剔除沙，而不是在一堆沙中挑出金子。考虑时间成本和筛选效率。网友6：学历高的往往有高于普通人的毅力，就跟我们看简历一样，你有个什么证书就是比没...

1.确定总体需求在开发前我们需要明确需求，知道我们要做什么，怎么做，得到什么交付件。2.需求描述这一步就是要求我们说清楚我们要做什么。最重要的就是我们需要列出我们的核心功能，例如基本的用户登录注册功能，也可以在一个用户的视角说明功能，通过说明用户可以进行什么操作说明。我们也可以说清楚我们所需要的性能要求，安全要求，并且我们需要适配什么平台。3.技术描述这一步如果你知道什么功能使用什么技术背景。正向使用技术：我们要求工具使用指定的技术进行开发，前端（Vue3/Vite/TS）、后端(Node.js/Express、Python/FastAPI)等等。反向技术：我们要求不要模型不要使用某些工具开发，例如数据库不是用原生SQL语句等等。4.交付件描述这一步就是我们需要得到的内容是什么，主要包括以下几个方面：项目的结构目录，Readme，单元测试，执行和部署步骤，API文档等内容。------------------以上我们可以得到一个基础的prompt内容：我需要开发一个法律隐私生成项目，该项目是前后端分离的。功能要求如下：要求有一个前端界面，该界面包含2个输入模式，问卷模式和自由输入模式，并且具备用户登录功能。后端界面对接dify后端workflow接口，完成法律隐私的生成。技术要求如下：前端使用react框架完成，后端使用python/FastAPI完成。交付件要求如下：交付物：项目的结构目录，Readme，单元测试，执行和部署步骤，API文档。额外步骤：1.首先让AI输出设计方案，然后再编码可以添加额外的提示词：请根据我提出的以上需求，首先输出以下内容：项目的目录结构，核心模块的交互逻辑，关键接口的定义，核心算法的逻辑等。这样的好处在于，我们可以适当调整他的项目架构和逻辑，是否合理是否考虑周全。2.分模块生成代码让AI根据模块生成代码：例如首先生成前端的自由写入模块的代码，再生成登录模块，随后生成和Dify的交互模块。每一次完成一个模块的生成，需要干2个事情。输出该模块的实现逻辑，避免维护困难。如何验证，生成测试用例，查看功能是否可验证。期间遇到问题或者不对的地方都可以让他修复，并且修改。纠错与修复当我们遇到报错的内容的时候，我们只需要讲完整的错误日志以及相关的出错的代码，以及是如果出错的操作步骤告诉AI，然后说明一下：请帮我排查问题并且修改代码即可。🤔 我在执行xxxxxx动作的报错：报错日志：xxxxxxx请帮我排查问题并修改代码。最好的办法就是没生成一次步骤就让他生成一次单元测试，并且手动检查一下接口的问题。增加维护性因为我们每一步都会让它生成一次功能的描述和项目的结构，因此我们对项目的整体的逻辑一定是有一个整体的把控的。因此我们需要让AI生成Readme文档，里面说明了项目的部署情况，API情况，以及每个模块的交互和内部实现逻辑等。如果后续有更新那个也可以使用一下提示词：现有法律隐私生成Agent已实现xxxxx功能，现在需要新增xxxxx功能：1.需求描述：xxxxxx2.技术描述：xxxx3.交付件描述：xxxxxx4.约束：请注意xxxxx请基于现有项目结构，生成响应的代码，解释内部逻辑，并且补充测试用例以及模块交互说明在对应文档中。总结：明确需求 → 设计方案 → 分模块生成（期间逐段验证）→ 调试优化 → 文档补全（可维护性）

岗位名称：推荐算法面试时长：1h+自评分：7/10是否下一轮：待通知一、检索与排序在项目中使用的 BM25 原理是什么？相比 TF-IDF 改进在哪里？公式中每一项的含义是什么？（追问）k1 和 b 参数分别控制什么？如果 b=0 会发生什么？为什么在实际系统中要做混合检索？Sparse 检索和 Dense 检索的基本原理分别是什么？（追问）两种方式在长尾 Query 上的表现差异如何？Dense 检索中常见的相似度度量方式有哪些？为什么很多系统选择 Cosine 或 Inner Product？（追问）如果向量没有归一化，Inner Product 和 Cosine 的结果会有什么差异？在你...