淘天-AI应用研发实习一面 55min

1.自我介绍2.讲下自我介绍提到的ppt智能体，完整的流程调研auto ppt等3.讲下rag的流程正向流程，反向评估都答4.ppt智能体改为多智能架构，会结合业务场景考虑吗；当然去往新方向做尝试可以5.为啥用rag，解决什么问题外挂记忆，解决幻觉，垂直领域问答6.在rag里面调用的LLM，有尝试做垂直领域的LLM微调吗7.企业知识库和个人知识库，个人问答会结合两个做回答吗8.用过ai coding多吗，什么模型，国外模型用的多吗；就是对于需求已经够用了9.遇到过什么项目难点项目上线和前端联调，部署工具OOM，初期调研rag过程中部署问题10.如果做了一个多智能体或者工作流的ppt智能体，怎么做评估，有哪些指标结果侧（生成侧），看版面对齐度，丰富性，是否有问题；生成文本内容，是否有问题，用户打分加权（劣良优）；最后设定综合制定标准打分11.面试官陈述：就是通过一个智能体生成，另外一个自动化智能体，自动化评估12.实习过程中有几个人13.有用openclaw claude code做过什么；skill 渐进式批露怎么做的；LLM怎么知道要调用哪些skill答得个人工作流，react；       应该是工具 chema注入，然后意图识别；结构化输出 (Function Call)14.反问智能体投入生成环境的评估，人工和自动化评估都有吗；agent scope搭建效果产品或hr及一些相关需求，评审方案；内部agent build智能体编排架构工具挺多；但实际还是有性能安全等考虑，不能成为黑盒；百炼平台内部用的话，还是有很相关的；

最近有不少同学问我关于 AI 应用开发方向的求职思路，尤其是背景不算顶尖时该怎么规划。我自己是专升本出身、双非硕士，经历过两段实习——一家小厂和一家物流中厂，做的都是比较核心的业务，时至今日，也是拿了几个薪资还比较客观的offer。这篇帖子不讲鸡汤，只讲方法论，希望对正处于春招的同学们有参考价值。一、先把自己的背景看清楚，再谈规划很多人求职时第一步就去刷题、背八股，却没有想清楚一件事：自己究竟适合投哪类公司、哪类岗位？背景决定初始路径，这一点在 AI 应用开发方向尤为明显。以我的情况为例：专升本 + 双非硕，意味着在简历筛选阶段会被部分大厂直接过滤。接受这个现实，不是认命，而是为了把精力集中在...

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 实习拷打2. 科研方向介绍3. 项目拷打4. RAG分块策略选择5. 怎么评估RAG的效果的6. 开发过程中遇到的难点是什么7. MySQL索引为什么用B+树，不用别的8. 操作系统中的堆与栈9. 常见的排序算法以及时间复杂度讲一下，以及是否稳定10. HashMap底层实现原理11. 做多智能体项目的背景是什么12. AI Coding：写一个SKILL解决给定业务需求13. 如何优化写的SKILL

大厂开始把 AI Coding 纳入考核标准，这波技术周期的洗牌，对求职者来说，两极分化太严重了。千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金，时代的大浪打过来，谁在裸泳一目了然。对于有底子的老鸟， 他们脑子里本来就装着整个项目的宏观架构图，AI 在他们眼里就是一个“高级外包”。动动嘴皮子把任务一拆解，开发效率直接原地起飞。 但对于只靠背八股文、纯刷题的小白来说，这里面可是个大坑。底层的网络协议、时间复杂度、内存管理不清楚，一旦线上爆出并发 Bug 或者内存泄漏，那么你连查错的切入点都找不到。面试官随便挑一行代码深挖两句，当场就会被凿穿，那会就是菊花残，满地伤，花落人断肠了。归根结底，大厂考你 AI Cod...