今年找工作的同学应该都已经发现了，只要打开招聘软件，一定能看到Agent的身影。不少大厂在招聘这类岗位时，不仅招的人多，薪资也是十分让人眼红。
· 腾讯：启动青云计划，聚焦大语言模型、多模态、智能体等前沿方向，薪酬不设固定上限；
· 字节跳动：秋招中技术产品岗位占比超七成，新增AI全栈工程师、AI Agent开发等岗位，且需求巨大；
· 华为：全年招聘AI实习生，岗位包括：AI Infra工程师、AI应用工程师、AI大模型工程师、AI安全与隐私工程师等多方向的AI岗位；
· 阿里巴巴：2027秋招16个业务集团同步进行，AI相关岗位占比达80%，淘天集团全部岗位为AI方向；
· 美团、京东：重点布局AI+零售、AI+物流，对能立即上手的“实战型”AI人才给予特殊加薪通道；
· 小米：2027秋招开放17大类岗位，AI相关岗位需求增加50%，产研类岗 位占70%，工作地点覆盖北京、上海、深圳、南京、武汉、西安、慕尼黑、新加坡等多地；
· 百度：秋招中AI相关岗位占比依旧超90%；
· 得物：直接解散了前端部门，全员转向“AI全栈”……
那么企业在招聘的时候，他们都会关注考察哪些内容呢？播妞从网络中整理了拼多多AI Agent岗的面经，想冲的同学可以进行参考：
1.自我介绍，重点讲一下实习经历和AI Agent相关项目。
2.介绍会议转写项目的完整流程，在其中主要负责哪些模块
3.音视频流进入系统后，经过哪些步骤生成转写文本和会议纪要
4.为什么选择阿里云ASR？对比过其他云服务或开源语音识别模型吗？
5.ASR的识别效果怎么评估？遇到专有名词、同音字和错别字时怎么处理
6.视频通话、语音和转写文本涉及用户隐私，如何保证传输、存储和访问安全
7.系统采用中心化还是去中心化架构，为什么这样设计
8.介绍一下项目中的RAG流程，离线建库和在线检索分别做了什么
9.文档如何切块？Chunk大小和重叠窗口是根据什么确定的
10.为什么使用当前的切块策略？是否通过Recall@K、MRR等指标做过实验
11.短期记忆和长期记忆分别怎么设计？历史对话在什么情况下会被摘要或召回
12.Agent的工具调用成功率是怎么定义的？项目最初的数据是多少，后来如何提升
13.工具调用超时、返回脏数据或重复执行时，系统如何重试和兜底
14.进程、线程和协程有什么区别？分别适合处理什么任务？
15.已经有进程了，为什么还需要线程？进程创建和上下文切换为什么更重
16.并发和并行有什么区别？多个任务看起来同时运行时，CPU是否真的在并行执行？
18.手撕：实现LRU Cache，要求 `get` 和 `put` 的时间复杂度都是 `O`
1.自我介绍，选择一个最熟悉的Agent项目深入介绍
2.怎么看当前Agent技术的发展？现阶段适合落地在哪些场景
3.相比传统工作流Agent有哪些优势？生产环境中又存在哪些工程问题
4.Token 是如何划分的？为什么 `strawberry` 在部分模型中会被拆成多个Token
5.为什么大模型以Token而不是字符或完整单词作为基本处理单位
6.讲一下Transformer和Self-Attention，Q、K、V分别有什么作用，具体如何计算
7.什么是Lost in the Middle？长上下文中的重要信息为什么容易被模型忽略
8.上下文窗口越大越好吗？它对显存、延迟、成本和模型效果有什么影响
9.对话超过上下文限制后怎么处理？滑动窗口、摘要压缩和向量召回怎么选择
10.简单介绍SFT的训练流程，并比较PPO、DPO和GRPO的区别
11.为什么项目采用多Agent？如果改成单Agent会遇到什么问题？
12.多个子Agent如何分工、分发任务和合并全局状态？为什么没有采用去中心化协作？
13.两个Agent给出冲突结论时如何仲裁，什么情况下需要人工介入
14.了解哪些进程和内存监控工具？线上服务出CPU飙高或内存持续增长时怎么排查
15.`mmap` 是什么？它解决了什么问题，适合哪些文件或进程通信场景？
16.`writev` 是什么？它如何通过聚合多个缓冲区减少系统调用开销
17.海量数据中找最大K个数有哪些方案？为什么通常使用容量为K的小根堆，具体过程和复杂度是什么？
18.手撕：将扁平JSON列表恢复成树形结构，或者实现二叉树的锯齿形层序遍历
问题一道接着一道，每个都在考察候选人是否能够精准拆解业务需求、成为AI的指挥官，是否具备AI原生开发力。网络上还有其他企业相关岗位的面经，有投递需要的同学，可以提前了解面试中会遇到的问题，做好充分的准备，重要的是保持自信，大胆投递！
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