【华为】【车BU】欢迎内转

时间5.26，时长55分钟。面完秒约二面，HR看我七月初到岗，二面约到6月15了，一二面相隔20天有点搞。处女面，面试前很紧张，面试官很善于引导，也不刁难我，给Shopee点一个大大的赞！我看JD貌似是做SparkBot，也就是Spark的Agent，但我确实没了解过大数据的东西。面试官很年轻，面试全程轻松绷住。自我介绍项目1.背景，需求是什么，遇到哪些问题，如何解决的？2.知识库怎么做的？3.MySQL在里面用来干什么？4.文档是哪些文档？流程是什么样？5.三层记忆为什么这样设计？6.你觉得什么是agent？它和ChatBot，RAG有什么区别？7.除了ReAct和Plan还有什么模式？8....

我何德何能

这里给大家说一下，出现这个流程是正常的，之前有人说hr挂了，后续已经收到offer了

1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...