AI 应用研发工程师-火山引擎（秒挂）

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.提问第一个项目：MinerU相对于传统OCR有什么优势？它的版面解析的准确率提升主要来源于什么？混合检索时，BM25和向量检索融合你是如何设置权重的？讲一下Ragas评测？3.提问第二个项目：为什么用LangGraph构建状态图？如何定义循环终止条件防止Agent陷入逻辑死循环？你的安全护栏是关键词匹配，还是调了专门的模型？调用的什么模型？4.讲一下你项目里的Prompt一般怎么写？5.了解ToT或者GoT吗？讲一下6.如果工具调用超时或返回空值，你如何设计Prompt让Agent反馈用户？7.讲一下Agent中的短期记忆和长期记忆分别怎样存储？8.向量数据库检索出来的历史信息，如果语义相关但时间太久，能直接用吗？9.对于RAG，既然向量检索已经计算了相似度，为什么还要用引入交叉编码器进行重排？10.Rerank的Top-k数量怎么确定？11.长文档切片的粒度你一般怎么选择？12.如何评估Rerank的有效性？有什么指标吗？13.平时vibe coding吗？做过什么项目？

1️⃣快手商业化后端开发，进去做和ai相关的探索和落地2️⃣阿里淘宝闪购，ai应用开发，偏应用层基建个人觉得title闪购大于快手，但是业务快手大于闪购佬们可以给一些意见吗，选哪个更好

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。

一、 实习经历深挖项目细节：在实习期间主要负责的两个任务是什么？（数据导入、质押理财模块开发）为什么要接入质押理财模块？之前的对账精度差（0.11几）的具体原因是什么？问题解决能力：你是如何定位对账差异来源的？（分析是质押缺失还是流水精度问题）如果重新做这个任务，你会如何优化流程？（强调沟通、先咨询前开发者或社区，避免盲目排查）技术理解：你觉得这个事情的复杂度在哪里？（强调分析差异来源的过程而非单纯的代码编写）你如何看待“实习期间做的全是 CRUD”这件事？进阶的关注点应该是什么？AI 工具应用：在实习过程中如何使用 AI 提效？（编写 API 测试脚本、前置脚本等）二、 毕业设计深挖（电商平台项目）面试官通过这个项目考察你对系统设计、数据真实性及新技术融合的态度。核心功能逻辑：AI 导购系统的具体流程是什么？（正则提取关键词 -> 数据库检索 -> 大模型润色文案）如果数据库检索不到商品，大模型起到了什么作用？（补充信息或生成推荐文案）工程化思考：简历上写的“商品检索时长优化”等数据是怎么来的？（面试官敏锐察觉到数据的真实性，确认为闭设预估值）如果你要设计一个真正的智能导购，你会怎么做？（考察 RAG、Agent、倒排索引等进阶方案）对前沿技术的态度：你对 OpenClaw / AI Agent 的理解是什么？三、 开放性与场景题：AI 辅助编程（Web Coding）这是本次面试的重头戏，反映了目前大厂对 AI 工具融合度的重视。AI 应用现状：你目前日常使用哪些 AI 工具？（Gemini、Perplexity、NotebookLM）你觉得传统搜索引擎（Google）和 AI 搜索的区别在哪？实操方法论：让你用 AI 从 0 到 1 起一个电商项目，你的任务拆分流程是怎样的？如何确保 AI 实现的需求满足预期？（提到了测试、验证环节）概念辨析：是否了解 Spec Coding 与 Vibe Coding 的区别？是否了解 KPC、Plan mode 等 AI 编程模式？