字节产品日常实习一面凉经
《面试题目》
- 自我介绍
- 为什么想做AIPM
- 简历中提到了RAG项目，展开说说
- 这个系统是怎么工作的
- 如何去评估这个项目
- 后续有什么优化方向吗
- 对当前的AI趋势有什么观察
- 提到openclaw与字节的Arkclaw
- 追问：你对Openclaw与ArkClaw了解多少
- 这里给我纠正了有关Openclaw与Arkclaw的观点
- 你认为自己有什么缺点
- 反问 问了业务相关的内容
- 处女面感觉回答得不好，话说字节脏面评影响多久？
《参考解析》
- AI产品与 Agent 项目：回答这类问题要先讲清目标用户和业务场景，再说明模型、数据、工作流、评测指标和上线后的真实使用效果。面试官通常更看重你能否把 AI 能力转成可落地的产品闭环，而不是只罗列模型名。
- RAG 系统：RAG 的核心是召回质量、切分策略、排序和答案可追溯。BM25 擅长关键词精确匹配，向量检索更适合语义相近的问题，工程上常用混合检索加重排来提升稳定性。
- 项目深挖：项目深挖的核心是讲清背景、目标、你的职责、关键决策、难点和结果。遇到追问时优先用数据、取舍理由和复盘说明自己的判断，而不是只描述流程。