蔚来效能开发一面,一道八股也没得
1、自我介绍 2、3min
2、面试官介绍部门,说之前的jd有点老了,现在部门主要是做内部的ai提效工具 3min
3、我反问说主要是用ai做自动化测试(因为jd里提到很多测试的内容)还是说用ai写代码。面试官说都有
4、拷打第一个项目。
问我为什么想做一个舞蹈训练平台。他好像对姿态分析那块很好奇,我只说了个大概,用mediapose做姿态识别人体节点,再用向量余弦比较相似度,返回一个实时的相似度分数以及一个最终的评分,再用llm生成一个总结性的建议。
面试官感觉我说的不是很清楚,一直问我具体的数据结构,还问我这个实时性是不是真的实时,以及如果出现了一个动作错了会不会导致后面一大串都很错…确实有道理,他是我面这么多场一面第一次这么细致的。
我就说我只做了视频一开始的对齐,后面的确实还没考虑到。面试官建议说可以分段做姿态分析。
5、拷打第二个项目。
他说你这个rag的项目看起来挺简单的(好吧我自己做的时候感觉想法还蛮有创意的嘞),说这个项目是用来做什么的?(他好像很关注项目的实用性)
我就扯传统RAG难以解决跨文档检索、可能语义断裂,引出来语义图谱GraphRAG的构建过程,然后还做了溯源,方便查文献blabla
你这个路由是怎么设计的?LangGraph的链路是啥样的?
6、手撕:第K大的数
差点差点忘了怎么建堆,还好最后出来了
7、ai场景题:”我这儿有很多不同格式的日志、文档,格式各不相同且分散在各处、中间的解析还可能出现问题,如何通过ai来提取出车速这个字段(车速也有可能命名各不相同)“
(唉好抽象完全没听懂又给我讲了一遍,我就先问就抽取这一个字段有必要用到ai嘛哈哈哈哈哈)
”我只是假设,也可能要抽取其他字段。“
emmmmmmmmm那可能要首先统一一下数据格式,比如都统一成json或者字典
”对,然后呢“
emmmmmm主包实在想不出怎么回答,就开始套RAG,大概是要分成预处理层、在线问答层、想加的话可以加个评估层,然后ATO循环,直到回答正确。然后说了说RAG每层的大概流程,真没招了,只会扯这些。
8、”如果上面的问题用OpenClaw呢,要求在问题可能会有点模糊的情况下也可以返回答案?“
(我简直要汗流浃背了,openclaw原来还可以干这个吗)
我感觉有点奇怪,就先说我理解的OpenClaw的优势 一个是可以接IM、一个是有强大的本地权限,这个用户他有这么大的权限吗
”有的,或者说我设置个权限的弹窗,这个很好解决的“
emmm真不知道咋回答了,就硬着头皮说首先肯定要把用户模糊的问题确定化,预先设置一些可能的其他情况,模糊的问题咱不能掌控,可以量化的问题一定得先做好,(在线扶额,实在编不下去了)
”这个问题你想的可能比较简单,但现实执行起来还是有点复杂的,涉及到很多人员的问题,比如这个资料你得去找不同的人要啊“(剩下面试官说的没听懂
9、反问
后续面试流程
组里人员情况
平时开发用什么ai工具,他们买了企业版copilot,竟然还自研了蔚来的Claw(真开始全员Claw了
总共55min,没有八股的面试还挺爽的哈哈哈,就是听不懂面试官的场景题(苦笑)
#发面经攒人品# #offer快吻我#
2、面试官介绍部门,说之前的jd有点老了,现在部门主要是做内部的ai提效工具 3min
3、我反问说主要是用ai做自动化测试(因为jd里提到很多测试的内容)还是说用ai写代码。面试官说都有
4、拷打第一个项目。
问我为什么想做一个舞蹈训练平台。他好像对姿态分析那块很好奇,我只说了个大概,用mediapose做姿态识别人体节点,再用向量余弦比较相似度,返回一个实时的相似度分数以及一个最终的评分,再用llm生成一个总结性的建议。
面试官感觉我说的不是很清楚,一直问我具体的数据结构,还问我这个实时性是不是真的实时,以及如果出现了一个动作错了会不会导致后面一大串都很错…确实有道理,他是我面这么多场一面第一次这么细致的。
我就说我只做了视频一开始的对齐,后面的确实还没考虑到。面试官建议说可以分段做姿态分析。
5、拷打第二个项目。
他说你这个rag的项目看起来挺简单的(好吧我自己做的时候感觉想法还蛮有创意的嘞),说这个项目是用来做什么的?(他好像很关注项目的实用性)
我就扯传统RAG难以解决跨文档检索、可能语义断裂,引出来语义图谱GraphRAG的构建过程,然后还做了溯源,方便查文献blabla
你这个路由是怎么设计的?LangGraph的链路是啥样的?
6、手撕:第K大的数
差点差点忘了怎么建堆,还好最后出来了
7、ai场景题:”我这儿有很多不同格式的日志、文档,格式各不相同且分散在各处、中间的解析还可能出现问题,如何通过ai来提取出车速这个字段(车速也有可能命名各不相同)“
(唉好抽象完全没听懂又给我讲了一遍,我就先问就抽取这一个字段有必要用到ai嘛哈哈哈哈哈)
”我只是假设,也可能要抽取其他字段。“
emmmmmmmmm那可能要首先统一一下数据格式,比如都统一成json或者字典
”对,然后呢“
emmmmmm主包实在想不出怎么回答,就开始套RAG,大概是要分成预处理层、在线问答层、想加的话可以加个评估层,然后ATO循环,直到回答正确。然后说了说RAG每层的大概流程,真没招了,只会扯这些。
8、”如果上面的问题用OpenClaw呢,要求在问题可能会有点模糊的情况下也可以返回答案?“
(我简直要汗流浃背了,openclaw原来还可以干这个吗)
我感觉有点奇怪,就先说我理解的OpenClaw的优势 一个是可以接IM、一个是有强大的本地权限,这个用户他有这么大的权限吗
”有的,或者说我设置个权限的弹窗,这个很好解决的“
emmm真不知道咋回答了,就硬着头皮说首先肯定要把用户模糊的问题确定化,预先设置一些可能的其他情况,模糊的问题咱不能掌控,可以量化的问题一定得先做好,(在线扶额,实在编不下去了)
”这个问题你想的可能比较简单,但现实执行起来还是有点复杂的,涉及到很多人员的问题,比如这个资料你得去找不同的人要啊“(剩下面试官说的没听懂
9、反问
后续面试流程
组里人员情况
平时开发用什么ai工具,他们买了企业版copilot,竟然还自研了蔚来的Claw(真开始全员Claw了
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同学,拼多多暑期实习考虑嘛,简历优先筛选,核心部门,hc充足,一对一帮忙跟进进度
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呜呜呜还没信儿
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