得物Agent开发一面面经（已OC）

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攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.请详细介绍你简历中的RAG项目，包括整体架构和实现思路？2.RAG中的检索模块召回错误结果时，你会如何处理？3.RAG出现漏召的情况，你会如何优化检索模块？4.如何评估RAG系统的效果？有哪些评估指标？5.解释LoRA高效参数微调的原理，为什么要用低秩分解？6.DPO训练中模型输出变长是什么原因？如何解决？7.大模型出现复读机现象的原因是什么？有哪些解决方法？8.SFT微调后模型的通用能力出现遗忘，你会如何处理？9.Wide&Deep模型的原理是什么？Wide部分和Deep部分分别解决什么问题？10.DIN模型相比传统推荐模型有什么改进？11.L1正则和L2正则的区别是什么？从数学角度解释为什么L1能产生稀疏性？12.SQL：统计每个商家的评论数并去重13.手撕代码：编辑距离

bg 非92非双一流本科，两段日常实习，一段字节rust微服务框架，一段agent初创，acm区域铜牌，邀请赛金牌岗位：微信视频号 后端开发timeline2.27一面，三位面试官，三道算法题，实习问的很细3.1二面，一位面试官，主要问agent实习，三道算法题3.2hr面3.4面委一面，一位面试官，无算法，主要问底层3.6面委二面，一位面试官，一道算法，主要问实习，当天发offer在此之前曾经历过字节即梦五面挂，一度感到绝望，详情参考上条帖子，希望能将好运分给兄弟们，只要坚持下去，一定能拿到想要的offer的💪