恒生电子维护工程师一面面经

《面试题目》

1. 你原本投的是 AI 应用开发，岗位调整为维护工程师，你怎么理解维护岗？
2. 甲方调研实习的具体工作内容、产出和过程难点是什么？
3. RAG 的文档分片/分块技术解决什么问题？
4. 支持哪些文档格式？非同一文档内的关联信息能否识别关联？
5. 代码实现中手写代码与 AI 生成代码的占比？你的开发模式是什么？
6. 有没有服务运行、依赖环境搭建的部署经历？
7. 除 MySQL 外还了解哪些数据库？向量相关知识、相似度度量方式、向量编码模型的注意事项？
8. 短期如何适配维护工程师岗位？原本意向是 AI 开发，怎么看待岗位调整？未来是否有内部转岗想法？
9. 是否打算长期留在面试地点发展？
10. 业余学习安排、毕业设计进度？
11. 过往遇到最大的困难是什么？如何克服？沟通能力薄弱如何锻炼？
12. 业务场景：客户情绪激动、面临金融业务紧急风险故障，如何处理？
13. 压力情景：连续遇到多个情绪激动的客户，甚至被无端迁怒，如何调整？
14. 日常兴趣爱好是什么？
15. 反问：岗位培养方案与职业发展通道。

《参考解析》

维护岗认知要打消“把岗位当跳板”的顾虑：维护不是客服，要能看日志、定位数据库、排查链路，还要推动多方闭环；开发背景是加分项，可以做工具化、自动化巡检，但入职先把业务和产品吃透。被问转岗，表达“先把当前岗位做好，远期再看内部机会”，不要一上来就强调想转开发。

RAG 与向量：分片是为了把长文档切成适合 embedding 和上下文窗口的块，同时保留语义边界；要按标题/段落切，设置重叠，保留来源和权限元数据。跨文档关联可以靠实体识别、知识图谱或元数据关联，单靠向量召回很难稳定。向量相似度常用余弦、内积、欧氏距离，选择要和编码模型的训练方式匹配；注意归一化、维度、模型版本和增量更新。

客户冲突先处理情绪再处理问题：让对方说完、复述确认、承认影响，给出明确下一步和时间点；金融故障先止血（回滚、切换、隔离），再定位根因并持续同步。连续被迁怒时先稳住自己的节奏，把问题拆成可执行事项，必要时请上级或同事支援，不要把情绪带进下一次沟通。