数坤科技 agent

AI Agent开发实习生，不是研发岗。后续发展是售后技术支持路线。。。一面 是现在的mentor电话面1.19 19:06 约20min1. 问：你在做实习项目的过程当中，遇到了哪些难点，又是如何解决的？2. 问：你所说的规则提取具体指的是什么规则？（项目）3. 问：针对pdf文件，你是通过什么样的方式去解析的？4. 问：如果pdf里面有文本、表格，且表格有合并单元格和公式，遇到这种情况要怎么处理？5. 问：人才在线考试系统是你们自己做的项目，还是对接的其他框架？6. 问：你提到的扣子智能体的能力，这指的是什么东西？7. 问：这个考试系统是用java写的吗？8. 问：Java框架你在学校里面学的比较多是吗？9. 问：你对服务器有了解过吗？比如自己写完项目后把它安装部署到服务器上？10. 问：你自己在电脑上整过虚拟机然后去进行操作吗？11. 问：你使用过LangChain吗？12. 问：你用到过RAG技术吗，能简单说一下你的了解吗？13. 问：Embedding有哪几种算法你了解过吗？14. 问：你对前端了解过哪些呢？15. 问：你在Vibe coding的过程当中，主要用的是哪个？二三面 线下1.21 14:00 约90min 二 三面部门领导面 约1h1. 问：请说明你们学校课程安排的紧张程度以及目前的学业进度。2. 问：请详细说明毕业论文的完成情况。3. 问：会议论文的撰写过程中，你的具体贡献和作者排序是怎样的？4. 问：请简要介绍你的学习或工作经历，尤其是与AI开发工程师岗位相关的部分。5. 问：请详细说明实习项目的核心功能、解决的问题，以及你在项目中的具体分工。6. 问：请解释原始报告与决策层需求之间的差异点，以及系统如何解决这一问题。（项目背景）7. 问：请具体描述你在实习项目系统录入部分的技术实现细节，包括使用的工具和数据处理逻辑。8. 问：请详细说明你在月报系统中设计的大模型提示词逻辑及其约束条件。（提示词工程 被严厉拷打）9. 问：你对AI Agent开发岗位的理解是什么？以及你希望在该岗位中从事哪些具体工作？10. 问：请阐述你对AI Agent的定义及其能解决的核心问题。三面mentor面 约30min1. 你对线程池了解吗2. 你对锁的了解说说3. 你觉得 Python 和 java 啥区别4. Python 并发、异步了解吗5. Docker 如何查看日志6. 对 Linux 了解吗聊天：1. 介绍公司产品2. 聊毕设3. 聊大模型 ai 编程 Vibecoding反问1 入职的话 我要学点什么呢2 我们这边智能体开发偏工程还是偏算法除了项目 八股都答得很浅。。已oc 记录一下 已上班两周 继续努力这个后续怎么变成后端产出呢

背景：一段较水大厂实习（写cpp的，比较底层，实际上没干什么活）+9本秋招有点凄凉，现在沉淀春招。秋招时我的简历布局是实习+一个微服务项目，但是我的理解不够透彻，并且项目亮点不多，面试表现不好。还有一版简历采用了一个轮子项目，用go语言实现了一个简单的redis，但面试时面试官兴趣不太大。最近在学习agent开发，考虑把春招简历布局改为：传统java微服务项目+个人agent项目。现在的疑问：一个spring微服务项目是不是有点老掉牙，而且容易被拷打；有点想加上之前做的轮子项目，但三个个人项目在简历上有点满；现在agent框架五花八门，我在学习的agent框架有langchain和字节的ein...

1.介绍下你的DeepReseach的架构2.项目是怎么实现human in loop的3.讲一下异步同步和并发并行的区别4.搜索的ReAct过程是怎么样的5.Agent搜索有遇到什么问题，怎么解决6.如何提升搜索的速度7.讲一下VLLM的原理8.你知道Flash Attention原理吗9.讲一下你说的这个R1-V的Qwen2.5VL多模态几何题优化过程10.你的训练平台和显卡配置是多少11.讲-下Advantage Actor-Critic12.讲一下PPO的clip函数，clip是梯度裁剪吗13.讲一下重要性采样14.讲一下PPO和GRPO的区别15.如果要用强化学习实现DeepResearch的优化搜索工具调用可以怎么实现，从数据构造到损失函数到奖励设置16.你有了解最新的一些工作吗?比如miromind,Qwen3-Next，deepseek的mHC流形约束超连接.17.手撕二叉树的奇数节点个数

牛友们注意了，能写进简历的 AI 项目，至少得满足这三点：第一，有明确的任务场景和输入输出第二，系统可自动运行，无需人力维护第三，解决了某个实际问题很多人做了个小 AI demo，就急着在简历上写 “主导某某 Agent 系统”，结果一面聊下来，项目既不成型、跑不通，更谈不上闭环。我招人看项目经历时就遇到过这种情况：有个同学写了 “多轮对话 Agent 系统”，但被问到 “系统在哪用？触发条件是什么？对话上下文怎么保存？Agent 之间怎么分配任务？” 时完全答不上来 —— 其实这个系统就一段 prompt，用户每次都要手动输入一串命令，根本没有完整流程，更谈不上调度。反过来，另一个看起来没那么 “技术炫酷” 的项目反而更亮眼：一个 AI 写 OKR 的小工具。针对公司每季度填 OKR 的需求，这位同学写了个不到 200 行代码的小服务，只需上传本季度的工作内容，就能自动拆分为多个目标，还能输出三种版本（自我驱动、结果导向、量化可追踪），甚至支持风格转换（偏运营、偏产品、偏技术），能跑、能用、还能灵活修改。显然后者更值得写进简历。真正有价值的 AI 项目，不在于你集成了多少模型、用了多少工具，而在于你是否跑通了完整任务流程，交付了一个能解决实际问题的系统 —— 工具可以借鉴，但核心逻辑必须是自己琢磨出来的。