找工记录07 - 蚂蚁AI Coding

面试很难，还是要多多练习1. 论文拷打2. 实习经历深度追问3. 首个项目深挖：MinerU解析跨页表格时，保障表格语义完整的核心思路？简述Ragas评测框架；若Answer Relevance指标偏低，如何精准区分检索质量与模型能力的影响边界？4. 第二个项目深究：LangGraph中State的定义逻辑与流转机制？当任务节点数量较多时，如何规避状态对象膨胀引发的内存溢出问题？长期记忆库层面，多轮对话信息提炼为结构化用户画像并入库的具体实现路径？5. 文档切片策略：overlap参数的核心作用？如何权衡分片尺寸与上下文完整性之间的平衡关系？6. 对GraphRAG的理解与应用认知7. GraphRAG召回海量关联信息后，生成阶段如何借助自反思（Self-Reflection）或思维链（CoT）策略过滤检索噪声？8. ReAct框架的核心原理，阐述其对复杂任务理解能力的提升逻辑9. 模型调用工具出现参数幻觉、语法错误时，可采用的自动化修正手段有哪些？10. Multi-Agent系统中心化编排模式的内涵，对比点对点架构的核心优势m11. Agent的Self-Reflection机制，说明其识别输出逻辑错误的底层原理12. Agent长期记忆的设计思路与核心要点13. 支付等高敏感操作场景下，Human-in-the-loop（人工介入）流程的设计原则与实现方式14. 单一Skill模块的设计思路与核心逻辑15. Skill与MCP的核心差异对比分析16. OpenClaw对Agent本地文件系统操作、代码执行环境感知及权限增强的实现逻辑17. 对Vibe Coding的理解，结合实际场景谈谈相关经验18. 如何保障自然语言任务描述能精准转化为稳定、可靠的执行路径？19. 上下文缓存的概念，说明其在处理Agent频繁读取的冗余系统指令时的核心价值

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4.23一面完，4.24约二面时间4.27二面完了，现在还没通知，官网上还是“业务复试”状态，面试的时候面试官说这礼拜会给消息，有人有类似的流程推进经历吗，有没有uu知道这个有没有hr面啊？面试官还问什么时候能入职（回答五月中下旬，他问五一后可以吗）是想收留的意向吗希望被美团收留，四月到现在挂麻了，真不想再面试了。

虽然嘴上说着不想再面了，但是今晚身体还是诚实地准时点开了面邀链接。部门是核心本地商业，偏向酒旅下面的景点。本来准备了一个工作流项目和一个优惠券秒杀项目，结果全程都是ai和ai coding相关，完全没问第二个项目，也没有手撕，供大家参考。这两个项目都不是实验室的课题吧？都是你在GitHub或其他平台上自己学习实践的项目，然后做了相应的改造，对吗？看一下你这个工作流编排平台，它产生的背景或要解决的问题是什么？我能不能理解为它类似Coze、Dify这类工作流编排产品？你提到和它们有所区分，具体做了哪些改进或不同之处？你说这是自研层面的东西，整体设计思路是怎样的？其中稳定性能力建设这部分，有没有参考...