27实习滴滴大模型算法凉经分享

速度投递试一试

很多人问入行Agent要学什么技术，最大的误区就是「所有技术全学一遍」，最后什么都只会一点皮毛。Agent赛道早就细分出了不同的岗位方向，不同岗位的技术栈、招聘要求天差地别，选错了方向，学了再多也没用。今天结合2026年金三银四的企业招聘需求，以及我自己在AI公司的从业经历，把Agent赛道的4大主流岗位，分别对应的必学技术、进阶技术、面试重点、落地要求全拆解清楚，不管你是校招应届生，还是转岗开发，都能精准对标，不做无用功。先给核心前提：Agent赛道的岗位，分为两大方向，四大细分岗位应用层方向（需求量最大，对本科生最友好，校招岗位占比超70%）：AI Agent应用开发岗、多智能体解决方案岗...

今天面试官说，来面试的大多都是普通人，八股文谁都能背得滚瓜烂熟，可真正对技术揣着满心热爱的，实在不多。这句话对我真的蛮有感触的，我从不是个畏难的人，我不排斥完完整整地敲完一整个项目，不排斥hot100刷了一遍又一遍，不排斥捧着页脚泛黄的八股文反复吟诵，但是我心里比谁都清楚，我对开发确是缺少那种非他不可的热情，我对技术总忍不住浅尝辄止，脚步停在寻常问题的边界。我喜欢做科研写论文，如果我导方向合我心意我倒愿意读个博；我喜欢站在讲台上教书，喜欢在平淡枯燥的知识点里给学生找乐子；我喜欢写作，喜欢舞文弄墨文思潮涌的感觉。最后我也想问大家在ai时代八股选手还能拿大厂offer吗

1.Transformer 中 Attention 的本质是什么？从数学角度解释一下。2.了解Agent吗？把RAG做成Agent有什么好处3. 在 Agent 多轮对话任务中，Attention 的局限性体现在哪些方面？4.介绍 一下SFT 的核心流程以及数据集的构建策略是怎么样的。5. SFT 之后常见的 Post-Training（如 RLHF）还有哪些？它们之间的目的有何区别？5.什么是 RAG？它是怎么提升生成质量的？标准RAG有什么问题与传统“检索 + 模型生成”的流程有何不同？6.如何评估一个RAG系统是否真正 work？有哪些具体的指标或框架？7.PPO和DPO 在大模型对齐中的主要区别是什么？DPO 训练通常有哪些注意事项？8.是否了解或使用过 GRPO 算法？9. 项目里的 Modular Agent 是如何实现Multi-step Planning的？10. 项目中工具调用的调度策略是如何设计的？是否有异常 fallback策略？11. Agent评估体系包括哪些维度？如何衡量规划能力 vs 幻觉率？12.在微调Qwen 模型时，选择的训练阶段和 Loss 函数是如何决定的？13. Prompt 自动推荐模块用了哪些优化策略？有没有尝试过 Prompt 压缩或 Embedding 表示的方式？14. 场景题： 假如一个 Agent 推理链路包含 3 个工具 + 高频请求，导致系统整体延迟较高，你会如何进行工程优化？15. 说一下LoRA的原理；LoRA完推理的时候要挂着Adaptor吗？16手撕代码：torch写SFT的loss计算代码（注意shift right