题差不多，不过比你的题多一些，我面的早，都答上来了，面试官也说我技术行！反手给我

派大星之神

2022-08-15 09:53 希音_前端工程师

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题差不多，不过比你的题多一些，我面的早，都答上来了，面试官也说我技术行！反手给我挂了hhhhh淦，很尴尬

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02-05 16:21

郑州大学测试开发

百度测开二面面经

📍面试公司：百度🕐面试时间：2026.2.5💻面试岗位：测开❓面试问题：1、自我介绍 2、手撕算法：求字符串数组公共前缀； 3、智力题：苹果 橙子 混合 三箱水果； 4、你的优点与缺点； 5、为什么做测开而不是前后端开发； 6、来到一个新的业务线，如何快速熟悉业务； 7、一个接口反应速度慢，你会怎么提升他的性能 8、搜索引擎偶发性出错，无法复现，你会如何排查； 9、还有一些性格相关的问题，但我记不太清了； 10、反问：您最看重候选人什么品质； 进来负责什么业务；🙌面试感想：几乎没问技术问题，半小时速通。可能跟一面面评比较好有关，面完就打电话过来，oc之，开心之。

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02-06 15:53

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快手_MLOps(实习员工)

写给工程同学的大模型初体验

背景概述：为什么要写这个呢？虽然现在大模型很火，但对于我们工程同学来说，把大模型当一个黑盒用就好了。一开始我也是这么认为的。直到我在小红书做到了一个需求在小红书的时候有一个需求是优化组内一个 agent 项目的响应和结果优化，这个 agent 是一个复杂的商业助手，并不是说技术很难，但要分析的广告业务很复杂，有上千个指标，好几种场景，prompt非常长，如果输出的效果不好，是没有人愿意用的。用了很多优化手段，比如并发查数据等等。有一天这个项目的正职同学和我说，他和算法那边的同学交流，说可以把我们动态拼到 System prompt 的指标数据拼到用户的 query 里面，这样就可以利用模型的 ...

八股战士0offer：虽然但是，你想表达的应该是学习如何agent工程里的提示词工程，而不是训练或者微调模型，这基本上是两个不同的方向。我认为学习agent主要就两个东西：提示词工程和上下文工程。像你说的prompt caching这种优化怎么能想到，建议多读大模型供应商尤其是anthropic的博客，anthropic大概一年前就有很详细的博客讲最佳实践和实现了

AI求职实录

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01-01 22:19

天津理工大学用户运营

双非本0offer简历长这个样

本人由于实习，11月才开始投递简历，但是目前只收到2次面试双非本这么难吗，还有大厂是不是不收双非请教一下我与目标岗位的差距，这个岗位是不是卡学历？

请hr大人把offe...：把族谱端上来了这是

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不愿透露姓名的神秘牛友

2025-12-13 15:40

offer决赛圈

base均在上海1. 字节：电商开发，35k*15，但因为是秋招offer，强度未知，预计101052. 人寿数据：北邮论坛原神，第一年20个，第四年涨到40，稳定955个人情况：211本top2硕，计算机科班，女生，不知道要不要放弃等等电网和三桶油，也考虑过先进大厂赚几年再去央国企，但是害怕社招进不去好岗位了，互联网都高薪又确实吸引人折腾了一圈，还是不知道该选哪条路

牛客80700350...：电商10105保守了

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02-05 13:16

南京邮电大学 Java

为什么说Java+langchain4j/spring AI依旧是传统后端

一句话结论Java+langchain4j/spring AI依旧是传统Java后端，只是多了最基础的LLM调用能力Java + Spring AI / LangChain4j ≠ AI 应用开发本身它更多是 “传统后端在接入 AI 能力”，而不是 “以 AI 为核心的应用工程”。差异不在语言，而在“系统的控制权和复杂度在哪一侧”。一、从「系统主导权」看本质区别（这是最重要的一点）1️⃣ Java + Spring AI / LangChain4j 的定位系统主导权在：业务系统 / 后端架构LLM 在这里是：一个能力插件一个“增强模块”一个被调用的外部服务典型结构是： Controller ↓...

等闲_：其实agent开发和语言没关系，只要能稳定落地可观测，有业务价值的agent就是好agent，而各种语言的agentkit是企业基建必要的，是一些maas平台的agent模块的重要组成，需要提供零代码的能力让M端的同***营agent，所以不要过于纠结这些，真正要看的是模型工程化这整条链路，能做什么，怎么做更方便