互联网金融风控秋招面试篇

🌟首先提升Agent 质量：1️⃣Prompt Engineering 是被低估的核心技能。 Agent 的 system prompt 和 tool description 的写法直接决定了 LLM 的决策质量。一个精心设计的 tool description，可以让 LLM 在 90% 的情况下正确选择工具；一个随手写的，可能只有 60%。这个差距不是换框架能弥补的。2️⃣Evaluation 是最容易被忽视的环节。 Agent 的行为具有不确定性，同样的输入可能产生不同的执行路径和结果。你需要一套 evaluation 体系来衡量 Agent 在什么条件下表现好、什么条件下会翻车。没有 eval 的 Agent 开发就是在盲人摸象。3️⃣上下文工程（Context Engineering）正在取代 Prompt Engineering 成为新的关键词。 它关注的是一个更大的问题：在 Agent 的每一步决策中，如何精准地组装出最有利于 LLM 做出正确判断的上下文？哪些信息该放进去，哪些该丢掉，以什么格式组织，这些决策比你选哪个框架重要一百倍。4️⃣用户体验设计不可忽略。 Agent 不是对每个任务都能完美完成的。如何让用户理解 Agent 在做什么、如何设置合理的预期、如何在 Agent 失败时优雅地降级——这些产品层面的思考往往比技术实现更难。🌟分阶段的选型策略1️⃣入门期：拿框架快速上手。选最流行的框架，跑通第一个 demo。目标不是做出好产品，而是理解 Agent 的基本工作原理。用框架的好处是屏蔽底层细节，专注于理解"ReAct 循环"这个核心概念。2️⃣进阶期：脱离框架理解本质。自己用纯 API 调用手写一个最小的 Agent。用 openai 或 anthropic 的官方 SDK，50 行代码写一个能调工具的 ReAct 循环。这个练习会让你彻底明白框架帮你做了什么、没做什么。3️⃣生产期：用框架的方式要利于拆除。如果你继续用框架，把它当作一个 LLM 调用的便利层来用，不要在它的 Agent 抽象上构建核心逻辑。如果你选择不用框架，直接用官方 SDK + 自己封装的薄层，也完全可行。代码量不会比用框架多太多，但可控性高出几个量级。⭕最后框架选型是一个"入口问题"——刚入门时你会觉得它很重要，深入之后你会意识到它只是一个起点。Agent 开发的真正挑战在于：理解 LLM 的能力边界，设计合理的任务分解策略，构建鲁棒的执行和容错机制，以及在不确定性中找到产品价值。这些事情，没有任何框架能替你想清楚。Agent 的灵魂不在框架里，在你对问题的理解里。📳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。

1、自我介绍2、实习介绍, 遇到过什么困难,有什么提升3、如果现在就是开发的话，一般用什么 IDEPython 开发我一般用 PyCharm 或者 VS Code。如果项目偏工程化、代码量比较大、需要比较强的调试和项目管理能力，我更倾向用 PyCharm，因为它对 Python 项目结构、虚拟环境、断点调试、调用链查看支持比较完整。如果项目需要同时处理前后端、脚本、配置和容器文件，我会用 VS Code，因为插件生态更灵活，远程开发也比较方便。如果涉及服务部署和 Linux 环境排查，我也会结合终端、vim、tmux 一起用。4、项目介绍5、上线后出现 bug，一般怎么处理线上出现 bug 时...

AI岗位细分方向多，技术栈要求差异明显，不管是算法、开发还是产品岗，都有对应的核心技能体系，提的针对性学习，才能避开求职盲区、快速适配岗位。一、大模型/算法岗（硬核技术核心）这类岗位是AI研发的核心，对技术深度要求极高，基础层要掌握Python、C++编程语言，熟悉数据结构、机器学习、深度学习理论；框架层必须精通PyTorch、TensorFlow、大模型微调、Prompt工程；进阶还要掌握RAG搭建、AI Agent架构、模型量化优化，同时具备数据分析、算力调优能力。二、AI Infra/开发岗（工程落地向）侧重把AI模型落地成可用产品，技术栈偏工程实现。需要掌握Python/Java开发，熟悉Linux环境、Docker容器化部署；懂大模型服务部署、API接口开发，了解向量数据库、缓存优化；部分岗位还要求掌握 الفيزياء、CUDA等算力适配，保障AI应用稳定运行。三、AI产品/运营岗（非技术偏业务）不需要深耕代码，但要懂AI逻辑和业务落地，核心掌握AI产品设计、需求拆解，熟悉主流大模型、AI工具的使用场景；会梳理用户需求、对接研发团队，懂基础的Prompt优化、数据标注流程；同时具备行业认知，能把AI技术转化为落地场景，降低用户使用门槛。入行不用贪多求全，先锁定一个细分方向深耕，把核心技术学扎实，再逐步拓展边界，结合项目实操积累经验，才是最稳妥的学习路径。

给大家整理了一个超清晰的学习路线图：跟着学一遍就能找Agent开发工作AI Engineering Academy👉 从入门到实战，一条龙梳理学习顺序。覆盖六大核心模块：1️⃣ 提示工程：学会和 AI 高效对话2️⃣ RAG 系统：搭建能“读文档回答”的智能助手3️⃣ 模型微调：让模型更懂你4️⃣ 生产部署：从实验到上线一步到位5️⃣ 智能体：打造能自主决策的 AI Agent6️⃣ 实战项目：边学边做，积累可展示的作品集