软件测试工程师

感觉推荐算法跟开发一样 各种场景超多业务，但是增量真的有限，低的用DNN都能跑出收益，水位线高的都在卷生成式。我目前接触过一些ai搜，做一些意图识别、搜索算法也是需要训模型的，感觉是不是比纯粹的推荐算法靠谱一些呢

1，介绍RAG流程；介绍对编码模型的了解、原理、优缺点；如何评估编码模型的能力2，RAG有哪些分类；多模态RAG有哪些实现框架；伪多模态RAG和多模态RAG分别怎么实现，有什么区别；CLIP可以用于哪一类多模态RAG，为什么3，RAG怎么评估，RAG评估体系中最重要的是什么4，传统RAG有什么痛点；介绍GraphRAG，GraphRAG的难点是什么；GraphRAG如何应对增量场景5，介绍微调负责的工作；大模型微调最重要的是什么6，后训练有哪些方式；微调有哪些方式，分别是怎么做的；LoRA原理及参数量7，介绍DPO；DPO与PPO的区别8，介绍一些Agent的实现框架；这些框架有什么区别；LangGraph适用于什么场景；LangGraph构建Agent的方式有哪几种9，场景题：客户输入一个软件或网页界面截图，如何通过RAG的方式帮助用户了解界面的每一个组件的作用（？？？说实话没太听懂），输入输出自己定义；相似的组件如图片框和视频框如何区分10，算法题：2n+1个数，两两成对，找出单独的那个数11，反问

部门有比较多华为数据科学&AI算法岗位空缺，可在一月内闭环offer，欢迎私聊投递

蔚来：座舱系统底层软件工程师，(n+5)*13.5，无责底薪，7%公积金，wlb，965，少加班，但是蔚来公司前景不明新凯来：通软开发，n*15，5%公积金，无其他补贴，周六日加班双倍工资。华为车bu（还在等）：ai软开，座舱agent开发，n*15，无其他补贴，5%公积金，周六日加班双倍工资。车员工应该只算半个华为员工各位有啥建议吗，哪个岗位和公司有前景些