腾讯HR部门一面

1. 自我介绍自我介绍不要按履历流水账去讲，直接围绕岗位匹配展开。比较稳的方式是先一句话说明自己主要做 RAG、Agent、AI 应用后端和推理服务，再挑两段最能打的经历展开：一段讲检索增强、知识入库、召回排序、长上下文记忆和评测闭环；另一段讲系统工程，比如高并发服务、索引构建、异步任务编排、可观测性和线上稳定性。最后补一句最近做得最深的方向，比如多路召回融合、长任务记忆回溯、RAG 事实性评估或者工具调用治理，把后面的追问引到自己准备过的区域。2 RAG 摄入数据时，文档预处理最值得讲的几个难点是什么难点通常不是“把文本读出来”，而是结构恢复和知识标准化。像 PDF、扫描件、网页、表格、工单...

腾讯 京东oppovivo快手美团百度字节蚂蚁上面的厂都投了，有的直接简历挂了（快手  阿里挂的最严重），测评做了，有的给了笔试，但为啥大多都一直卡流程？卡在“简历筛选/评估中”，这是怎么回事？项目不行？还能找到实习吗？

(演讲录像 Bilibili | Youtube)上个月，我随 VictoriaMetrics 团队在 KubeCon Europe 2026 上分享了分布式追踪中的回溯采样（Retroactive Sampling）。本文为分享内容的实录，希望你会对以下成果感兴趣，并且在接下来的 12 分钟里了解它：“对比 OpenTelemetry 中的尾部采样，该方案可以把 Outbound 流量、数据采集链路的 CPU 和内存同时削减 60-70%。”回溯采样与其他方案的对比 —— 详情见第 3 节1. 背景我们还是从基础概念开始，不过如果你已经很熟悉 —— 请直接跳到第 2 节，你不会因此错过任何内...