#找不到大厂实习可以去小厂吗？# 来多多吧

🕐面试时间：30min❓面试问题：自我介绍拷打agent项目你如何理解mcp，mcp对function call有哪些好处mcp端有个db，你如何保证agent对mcp的调用不会对db或其他的组件造成影响，比如删除db的某些东西你对rag的了解如何对rag进行精确度的提高react范式执行，如果超出了最大步骤限制，会返回什么对第二个项目的拷打你用到了session来做登陆态的管理，为什么不用jwt，有什么考虑吗为什么要用redis和caffine的架构，对你的系统有什么好处用久了会不会出现脏数据的情况🙌面试感想：妥妥kpi了，不开摄像头，0八股，0算法，按照你的简历从头问到底，感觉差不多到...

正在魏家凉皮吃饭呢，突然看见一个IP是上海的电话，当时就已经猜出来可能是字节跳动了，问我有没有实习的意向，最快多快到岗，能干多少天，然后说有个番茄小说的岗位可能会来面试我什么的，说实话，最近都好久没有投简历了，可能是过年那会投的，没想到现在被捞起来了，希望运气好一点吧，好久都没背八股了，这些天天天上班上的人有点累啊，听见有面试的机会，感觉整个人都精神起来了

timeline3.9投递3.19一面3.31二面4.1告知二面通过免三面4.2hr面4.3oc人生第一次面试就是字节，没想到最后竟然能oc。（ 免三面真的很意外😳）

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...