博士cv算法实习怎么找

投的是Java后端岗位，但是这个百度也给面了，可能是kpi面吧。第一次面大厂，好多东西都忘了，回答的也磕磕绊绊介绍项目1.项目拷打：elk-mcp如何实现的，agent是如何从elk中读取数据（流式还是？），是固定时间查询吗。2.项目拷打：任务如何拆分，ddd架构的理解3.八股：stdio和sse的区别4.八股用户态和内核态的区别，为什么切换状态会有开销5.八股：http和https的区别，https如何保证对方是可信的6.八股：mysql的默认隔离级别，可重复读是如何实现的？详细7.八股：mysql的默认引擎，B+数如何实现顺序遍历，8.八股：go语言的垃圾回收模型9.八股：redis主从，redis与sql一致性的方案10.八股：io多路复用11.八股：advisor的作用12.八股：rag13.八股：关闭通道的方法，14.代码：go语言的接口比较15.代码：交替打印两个数字和两个字母已凉，面试官全程问的很笼统，不知道往哪个方向回答，有些问题一追问就答不上来。

看到一个上海交大计算机博士自爆offer。腾讯：80+10w华为：90w+美团：100w+拼多多：120w+国企：35w+高校：15w+都说找工作难，但是对于优秀的人来说只是做一个选择题，博士干个五六年抵得上普通人一辈子了

1.你的 Agent 系统Prompt 是怎么设计和迭代的？有没有做过 Prompt 自动优化？当用户提出不完整的请求时，如何补全用户意图的？2.构建 Agent 的时候，遇到过哪些瓶颈？LangChain 的 memory 默认机制在多3.用户并发中怎么做隔离？你是如何保证线程安全的？4.微调 Llama2 你是怎么选择训练样本的？清洗逻辑是什么？你有没有观察到哪些训练样本质量问题对模型行为有很大影响？举例说明。5.DPO相比 SFT，有哪些优劣？它在 Agent 任务上效果提升明显吗？你怎么构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工？6.你说你服务部署在 vLLM 上，为何选择它？KV-cache 如何帮助推理加速？你自己做过哪些优化？7.假如需要支持 Streaming 输出，但当前服务延迟又超标，你会怎么折中设计？8.多轮对话上下文状态管理是如何做的？如何在高并发场景下保证一致性？9.你做的 Agent 使用了多少个外部工具，在调用链条上如何保障故障容错和超时机制？10.有没有做过工具调用失败后的feedback策略设计？11.训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些数据中抽取训练对话的？有没有做过归一化或事件抽象？12.有没有了解过带有时间窗口/偏移限制的对话系统？模型怎么“理解时间”？13.你觉得 Agent 哪些模块最容易在真实业务中出问题？你会如何监控和定位的？