【offer 抉择】嵌入式秋招终选：车联网驱动 vs 智驾嵌入式，薪资 / 行业 / 岗位求建议

攒人品  

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.项目拷打2.JVM内存结构以及是否调优过?3.线程与进程的区别?4.计算机网络结构5.各层的作用，应用层和网络层讲一下6.Java内存管理用过的方法7.设计模式8.线程退出机制9.手撕自己实现一个线程池10.1亿个数取top1000

横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1、实习拷打2、顺着RAG和Multi Agent方向，说说你对它们认知和迭代是怎样的？3、深挖项目4、ES、向量数据库具体怎么使用？5、如何处理问题输入不标准的情况？混合检索的权重怎么配置？6、向量检索的准召率如何保障？你使用的向量数据库之间的差异是什么？7、IVF和HNSW的差异？8、如何评测RAG系统的准确率？9、你对Transformer架构的优劣势及哲学理解是什么？关注过其他架构吗？

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.项目拷打2.你在这个 RAG 系统优化里面，在多阶段 RAG 系统中采用了 BM25 和向量混合检索，然后这个是怎么去设计两者的结合逻辑的？然后混合策略的话具体是如何去提升检索效果的？3.RAG支持 PDF 扫描件和 OCR，然后还有表格结构化的提取，然后在这过程中有没有遇到什么技术难点？4.识别准确率怎么样？5.这个多智能体系统设计里面，然后它的这个 State 管理和Checkpoint分配机制的具体实现方式是什么？怎么去解决对话执行中的状态竞争问题呢？6.怎么样实现 State 全局管理？7.将Choice 接口封装为MCP工具的时候，怎么去设计一个标准化接口？然后遇到有没有遇到过一些兼容性的挑战？8.举了项目里的一个例子，问我出参入参是怎么去定义的？9.大模型在调用这个工具的时候，比如说有 MCP 之前，它的调用的处理流程是什么样子的？10.或者说 MCP 它有哪些缺点或者挑战呢？11.提供的这个 MCP 的结果它是流式的吗？12.这个多agent项目是主子agent的项目吗？13.其中一个功能，然后它的 token 就是一次会话 token 大概有多少？有没有超过上限？14.模型用的哪个？我答Qwen，问我Qwen具体哪个版本15.在子任务过程中啊，如果它的某个子任务失败，比如说数据获取为空，它的这个整个工作流是怎么去重试或者是降级处理的？16.在实现这个流式输出实现的时候，比如说后端用了 FastAPI 和 SSE 来实现中间结果的实时流式输出。然后在这个 Langchain 这种基于图的状态机框架中，是怎么捕获每个 node 的执行结果，然后推送到前端的？17.LangGraph 和Langchain 为什么选择了 LangGraph 没有选择简单的那个 Langchain 呢？18.Checkpoint 的持久化19.对话之后重新连接的话，是怎么能够恢复到之前的那个状态呢？20.对话持久化的话，是存储到哪里的？是存储到内存里面，还是存到硬盘上面去的？21.关于 RAG 的，向量数据库在选择建索引的时候是用了哪种向量数据库？为什么？22.这里面你提到了 RRF 重排序，然后有没有引入什么模型进行精排？