鹅厂面经网上最全整理最近按当前筛选整理了一波面经，这次挑了 15 篇相对值得复盘的内容，方便刷题和回看。1. 腾讯｜AI应用开发后端实习生｜未知日期：2026-04-24关键词：Agent面经难度：4 星标签：技术面 / 约55分钟 / 有代码题技术栈：Agent、RAG、后端开发、DFS、设计模式面经总结面试重点围绕AI应用后端项目深挖，考察多Agent编排、失败重试与金融安全场景设计，并涉及RAG知识库热更新和基础算法题。高频问题【项目经验深挖】XX有没有正式用户使用？为什么没有上线？【Agent与工具调用】多agent怎么编排？具体流程？【AI/大模型/LLM】训练样本哪里来的？有无模型...

没必要在学校疯狂卷了

求狠狠锐评简历，boss投递无人理。

这是社群小伙伴分享的 社招面经 双非本 4年工作经验1. 自我介绍2. 展开讲一下你们决策系统的整体架构，你在里面具体负责什么？答案：这个系统整体分成数据层、模型层、知识层、决策层和应用层。数据层负责接入客户侧的电表数据、设备数据、天气数据、电价数据和业务配置；模型层负责负荷预测、异常检测和策略打分；知识层负责接入制度文档、设备说明书、调度规则和历史案例；决策层把预测结果、规则约束和知识库证据结合起来，生成调度建议；应用层提供报表、问答、预警和人工确认入口。我主要负责三块：第一是负荷预测链路，包括数据清洗、特征构造、模型训练、离线评估和线上推理接口；第二是知识问答链路，包括文档解析、向量入库、...