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。

虾皮研发工程师一二面：五路召回、加权 RRF 与消息队列压测

虾皮秋招研发工程师面经：9.10 一面由 AI 按简历出卷、自己作答，9.21 二面深挖自研消息队列与 RAG 项目，覆盖五路召回与加权 RRF、reranker 降级与评测口径，10.9 HR 面后告知十月底发带薪意向。

快手前端一面面经，题目围绕 AI 链路展开：DFS 实时循环与成环、为什么选 pgvector、BM25 与 RRF 融合、多 store 分片、解析缓冲与渲染缓冲、节奏控制、SSE 不完整行处理；AI Coding 环节本想自己下载题目，结果 AI 直接把题做完。