快手大模型应用开发算法岗三面面经

1. 挑选个人复杂度最高、难点最突出的项目完整讲解，重点说明项目核心痛点、落地难点、技术瓶颈与最终落地解决方案。2. 结合项目场景，说明Agent任务目标拆解逻辑，以及PPO算法完整训练指标、效果评估标准。3. 阐述RLHF对齐偏好定义逻辑，大模型对话优劣好坏的标注标准与偏好数据集构建逻辑。4. 详细讲解奖励模型RM、Critic网络结构设计思路，组件有效性验证方式、调优优化策略，以及整体对话效果量化评估方案。5. 对比选型SFT、DPO、PPO、GRPO、RAG多条技术路线，说明为何选用强化学习做Agent对齐优化，完整输出各方案评估维度、适配场景与选型依据。6. DPO全流程效果评估方式，结合实际业务案例说明DPO固有短板，对比DPO与GRPO原理差异、优劣特点与落地适用场景。7. 从算法原理角度，讲解GRPO具备更强探索能力、稳定训练的核心原因。8. 阐述个人参与RAG相关项目初衷，梳理RAG系统整体架构与核心工作内容。9. 对比语义切分、固定长度切分、递归语义切分优劣，说明递归切分选型原因，以及不规则、非结构化文档专属预处理方案。10. 梳理向量数据库选型核心考量维度，结合线上高并发、低延迟生产环境，说明落地选型策略。11. 说明关键词检索+向量检索混合检索设计原因，介绍召回率、准确率等检索效果客观量化评价指标。12. 针对检索召回不足、匹配精度偏低、上下文关联性差等问题，逐条梳理全链路优化手段。13. 讲解用户意图模糊、指代不清、需求不明确类问题的意图识别与澄清处理方案。14. 讲解重排序模型选型、技术实现、解决的检索冗余错乱问题，所用开源/商用工具库，以及不同重排模型横向对比实验结论。📳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。

收集了一圈身边人的真实经历，答案比我想象的离谱。说最慷慨的，字节被提名最多。朋友去字节面试，当天打车报销，面完请吃饭，最后没过还发了封措辞温柔的拒信。他说："被拒得这么体面，我都不好意思骂它。"还有人说华为，实习补贴高、节假日礼品多，但补贴都用来买止痛药了……说最抠的，某传统国企稳居榜首。朋友实习三个月，补贴800，打车不报销，连打印纸都要申请。有次加班到凌晨，问能不能打车回去，领导说"地铁还没停啊"。还有种抠法更隐蔽：offer写的是20k，到手发现餐补通讯补贴全是饼，实际到手15k。问HR，说"这很正常的"。但有意思的是，慷慨的公...

最近好多学Java的同学很焦虑，想入门AI开发又不知道怎么入门，甚至疑惑要做AI项目需不需要学python，这其实是个让人很难崩的问题。首先大家一定要对编程语言这种东西祛魅，所谓python、GO、JS、Java等等语法都是大差不差的，一通百通，rust除外，另外AI编程已经很成熟了，换这些语言很容易就上手，甚至不用专门学，实践中学习是最快的。每个语言有每个语言的特性，说什么AI项目就要用python写的那纯扯淡的。python最早声名鹊起一是因为语法非常简单，再有就是封装很多底层计算的算法包，使用起来很方便，如果仅仅是做应用开发跟用java区别不大，AI开发用到的包两边都有，反而用pytho...

一面 大约1h自我介绍为什么选择做这两个项目项目为什么选择E2B沙箱，选型的理由，E2B相比其他方案的优点项目为什么基于LangGraph去做短期记忆为什么采用 sqlite checkpointer/长期记忆又是如何实现的openclaw的记忆机制怎么实现的？你有借鉴吗项目设计的思路和理由怎么理解skill？它能解决什么问题/自己写过什么skill/自己怎么写MCP用ai coding工具写代码达不到预期怎么办怎么合成数据集/合成数据集质量达不到预期怎么办prompt如何调优开发过程遇到的问题是什么？如何解决的？如果可以重新设计某一模块会怎么做？原因是什么？如何跟进最新的ai进展？你最近读过...