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1. 你做过的后训练项目里，最难解决的问题是什么2. SFT 数据你怎么构造，怎样避免模型被训练“油了”SFT 最大的问题不是量不够，而是数据风格太单一，最后把模型训成一种固定腔调：很会说、很圆滑、但信息密度低。构造数据时我一般会先按任务拆层，比如信息抽取、工具调用、复杂问答、拒答、安全、长文总结、结构化输出，每一层的目标都不一样。然后再做难度分桶，避免模型只见过简单样本。另一个关键点是负面风格清理。很多数据表面上没错，但非常模板化，比如“这是一个非常好的问题，让我们一步一步分析”，这类东西在少量数据里没问题，规模一大就会把模型带偏。所以我会专门清掉这种“高礼貌、低信息”的样本，保留更接近真实...

周一入职培训，下午按照部门经理发的文档学习了一下午。第二天去部门上，客开得去部门上，按mentor的要求读文档看学习资料。第三天，因为通勤时间很长，休息一天，然后hr直接说不合适，走离职流程。工资也不准备发，后面还是争取到了，总之避雷。合同上说是一周至少三天。

全文约 8000 字 | 预计阅读 15 分钟 | 建议收藏慢慢看目录春招流程总览我的春招数据复盘笔试题型汇总后端开发面试高频题Agent / AI 方向面试高频题手撕代码题汇总AI 画像 & 开放性问题HR 面 & 谈薪高频题这轮春招教会我的事前言先说起点26 届，浙大软件硕士，秋招因为自身原因没参加，春招从零开始。目标岗位是后端开发 + Agent 应用开发两条腿走路。2 月底才开始投简历，手里没有任何 Offer 保底。再说终点投了 36 家公司，前后经历了 40 多场面试和对话，拿到了 5+ 个 Offer。最终去的方向是 Agent 开发——听起来挺酷，但本质还是开发...