虾皮 AI 应用开发一面面经

虾皮 AI 应用开发一面，围绕 RAG 在线查询链路深挖五路召回与 RRF 融合、去重与稳定排序、Reranker 超时降级，追问评测集分层与重构等价性验证；工程侧考 Kafka 吞吐压测、故障注入验证重复与丢失率、AB 实验口径与护栏指标，以及如何用 spec 与验收标准驱动 AI 写代码。

虾皮 AI 应用开发一面复盘：从 RAG 链路到工程稳定性

虾皮秋招 AI 应用开发一面复盘：面试官每个问题都追数据与细节，覆盖 RAG 在线链路与多路召回融合（RRF、去重、配额、Rerank 超时降级）、评测体系与重构等价性验证、AB 实验口径与体验护栏、Kafka 压测与故障注入、以及用 AI 写代码的 spec 与验收标准，最后手写二叉树中序遍历。

OBSBOT寻影 9.24 一面记录，面试约二十分钟即结束，全程围绕 AB 实验展开：实验怎么做、关注哪些指标、主导过的最深刻实验、观察了哪些实验组与趋势、P 值怎么看，以及 UI 改动为什么也要看稳定性。