随着AI Agent岗位在各大企业招聘中备受瞩目薪资待遇也相当诱人。本文详细介绍了企业在招聘AI Agent岗位时关注的考察内容包括项目经验、技术能力等。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整理了拼多多AI Agent岗的面经想冲的同学可以进行参考一面项目深挖、RAG与工程基础自我介绍重点讲一下实习经历和AI Agent相关项目。介绍会议转写项目的完整流程在其中主要负责哪些模块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、存储和访问安全系统采用中心化还是去中心化架构为什么这样设计介绍一下项目中的RAG流程离线建库和在线检索分别做了什么文档如何切块Chunk大小和重叠窗口是根据什么确定的为什么使用当前的切块策略是否通过RecallK、MRR等指标做过实验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进程、线程和协程有什么区别分别适合处理什么任务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分别举一个适合使用进程隔离和多线程的场景手撕实现LRU Cache要求get和put的时间复杂度都是O二面Agent设计、模型原理与系统能力自我介绍选择一个最熟悉的Agent项目深入介绍怎么看当前Agent技术的发展现阶段适合落地在哪些场景相比传统工作流Agent有哪些优势生产环境中又存在哪些工程问题Token 是如何划分的为什么strawberry在部分模型中会被拆成多个Token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讲一下Transformer和Self-AttentionQ、K、V分别有什么作用具体如何计算什么是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简单介绍SFT的训练流程并比较PPO、DPO和GRPO的区别为什么项目采用多Agent如果改成单Agent会遇到什么问题多个子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writev是什么它如何通过聚合多个缓冲区减少系统调用开销海量数据中找最大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最后2026 年一晃已经过半AI 大模型的热潮不仅没有降温反而持续升温金融行业用大模型做风控、医疗依靠 AI 解析影像电商、制造、教育各行各业都在把 AI 融入日常业务。曾经热闹的 “百模大战”早就告别单纯比拼模型参数正式进入落地应用时代。现在企业疯狂紧缺一类人才懂业务、懂 AI、能做出可上线项目的大模型开发工程师岗位缺口大薪资待遇十分可观。风口再好不如手握高薪 offer 实在。行情火热普通人、程序员该怎样从零入门大模型抓住这波机会今天整理好【2026 最新版】AI 大模型全套免费学习资源覆盖零基础入门、项目实战、理论知识、大厂面试从基础一路进阶。所有资料分类归档没有多余杂料无套路免费分享给想要入局 AI 赛道的程序员与零基础小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化完整学习路线2、大模型经典书籍文档3、AI 大模型最新行业研究报告4、企业级实战项目 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Agent相关项目。介绍会议转写项目的完整流程在其中主要负责哪些模块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、存储和访问安全系统采用中心化还是去中心化架构为什么这样设计介绍一下项目中的RAG流程离线建库和在线检索分别做了什么文档如何切块Chunk大小和重叠窗口是根据什么确定的为什么使用当前的切块策略是否通过RecallK、MRR等指标做过实验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进程、线程和协程有什么区别分别适合处理什么任务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分别举一个适合使用进程隔离和多线程的场景手撕实现LRU Cache要求get和put的时间复杂度都是O二面Agent设计、模型原理与系统能力自我介绍选择一个最熟悉的Agent项目深入介绍怎么看当前Agent技术的发展现阶段适合落地在哪些场景相比传统工作流Agent有哪些优势生产环境中又存在哪些工程问题Token 是如何划分的为什么strawberry在部分模型中会被拆成多个Token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讲一下Transformer和Self-AttentionQ、K、V分别有什么作用具体如何计算什么是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简单介绍SFT的训练流程并比较PPO、DPO和GRPO的区别为什么项目采用多Agent如果改成单Agent会遇到什么问题多个子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writev是什么它如何通过聚合多个缓冲区减少系统调用开销海量数据中找最大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最后2026 年一晃已经过半AI 大模型的热潮不仅没有降温反而持续升温金融行业用大模型做风控、医疗依靠 AI 解析影像电商、制造、教育各行各业都在把 AI 融入日常业务。曾经热闹的 “百模大战”早就告别单纯比拼模型参数正式进入落地应用时代。现在企业疯狂紧缺一类人才懂业务、懂 AI、能做出可上线项目的大模型开发工程师岗位缺口大薪资待遇十分可观。风口再好不如手握高薪 offer 实在。行情火热普通人、程序员该怎样从零入门大模型抓住这波机会今天整理好【2026 最新版】AI 大模型全套免费学习资源覆盖零基础入门、项目实战、理论知识、大厂面试从基础一路进阶。所有资料分类归档没有多余杂料无套路免费分享给想要入局 AI 赛道的程序员与零基础小白扫码免费领取全部内容1、大模型系统化完整学习路线2、大模型经典书籍文档3、AI 大模型最新行业研究报告4、企业级实战项目 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