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今日新知職場(chǎng)觀察|Agent崗位增多以后,大廠面試到底在考什么?

今日新知職場(chǎng)觀察|Agent崗位增多以后,大廠面試到底在考什么? 從前的一段時(shí)期以來(lái), 數(shù)目越發(fā)增多的招聘資訊, 都開(kāi)始呈現(xiàn)出“Agent開(kāi)發(fā)”, 以及“AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)”, 且還包括“大模型工程師”這樣的崗位稱(chēng)呼。單從名字去瞧, 這些所涉及的崗位好像無(wú)一不是圍繞著大模型來(lái)進(jìn)行全方位展開(kāi)的。鑒于此, 眾多的求職者便把準(zhǔn)備的關(guān)鍵要點(diǎn)放置在了、模型調(diào)用以及幾個(gè)頗為流行的框架之上。但在對(duì)近期面試樣本加以整理之后, 我們察覺(jué)到了一個(gè)顯著的變化, 企業(yè)所需求的并非僅僅會(huì)調(diào)用大模型接口的人, 而是那種能夠?qū)⒛P颓袑?shí)接入業(yè)務(wù)系統(tǒng)的, 能夠控制成本的, 能夠處理異常情況的, 并且能夠持續(xù)優(yōu)化效果的工程師。截止到此次開(kāi)展的整理工作, 今日新知里“求職”這一主題, 存在著36條已然完成正文采集處理的面試以及求職樣本。其中, 涉及Agent的樣本數(shù)量為8條, 涉及RAG的樣本數(shù)量是7條, 涉及SQL的樣本數(shù)量有5條, 涉及Redis的樣本數(shù)量為4條, 涉及MCP的樣本數(shù)量是3條。不同的關(guān)鍵詞之間有著相互重疊的情況, 不過(guò)它們共同描繪出了當(dāng)下AI崗位的能力架構(gòu)。一、崗位名稱(chēng)變了計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)并沒(méi)有消失面試面向Agent開(kāi)發(fā)崗位, 面試面向AI后端崗位, 面試面向大模型應(yīng)用崗位, 在這些面試之中, 常見(jiàn)傳統(tǒng)基礎(chǔ)題, 且其依舊高頻出現(xiàn)。例如這表明了一個(gè)實(shí)際情況, 即Agent并非是那種獨(dú)自運(yùn)行的聊天機(jī)器人, 它最終還是需要接入到賬號(hào)系統(tǒng)之中, 或者接入數(shù)據(jù)庫(kù), 又或者接入搜索服務(wù), 甚至是接入支付系統(tǒng), 亦或是接入企業(yè)內(nèi)部工具。模型承擔(dān)著“理解以及決策”的職責(zé), 然而, 切實(shí)使得產(chǎn)品穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)的, 依舊是傳統(tǒng)軟件工程方面獲取的能力。倘若候選人僅僅擅長(zhǎng)書(shū)寫(xiě), 然而卻沒(méi)法闡釋清楚一回請(qǐng)求經(jīng)歷了哪一些服務(wù), 在失敗之后該依照怎樣的方式進(jìn)行恢復(fù), 對(duì)于數(shù)據(jù)究竟應(yīng)當(dāng)怎樣予以保存, 如此一來(lái)就極難獨(dú)立自主地承擔(dān)起真實(shí)的業(yè)務(wù)。二、面試官不只問(wèn)“會(huì)不會(huì)RAG”而是追問(wèn)整條鏈路正在成為大模型應(yīng)用崗位里高頻詞匯的RAG, 然而面試重點(diǎn)卻正從“是否使用過(guò)”朝著“是否真正理解”轉(zhuǎn)變。常見(jiàn)追問(wèn)可能包括這些問(wèn)題所考查的并非是候選人有沒(méi)有記住幾個(gè)框架的名稱(chēng), 而是能不能將一種不穩(wěn)定的模型能力轉(zhuǎn)化為能夠進(jìn)行測(cè)試、可以實(shí)施監(jiān)控以及得以改進(jìn)的產(chǎn)品能力。真的具備說(shuō)服力的那種回答, 一般來(lái)講是需要涵蓋具體指標(biāo)的, 比如說(shuō)召回率, 此乃一個(gè)指標(biāo), 回答準(zhǔn)確率是其一, 引用錯(cuò)誤率也是它, 平均響應(yīng)時(shí)間同樣是需要具備的, 單次調(diào)用成本也是其中一個(gè)具體指標(biāo)?!靶Ч诲e(cuò)”并非指向指標(biāo), “在固定的測(cè)試集合之上”以及“錯(cuò)誤率從某一數(shù)值下降至另一數(shù)值”, 此二者才是工程領(lǐng)域的表述方式。三、MCP、Skill和工具調(diào)用正在從概念題變成設(shè)計(jì)題先是Agent著手連接搜索, 接著它連接數(shù)據(jù)庫(kù), 隨后它進(jìn)行代碼執(zhí)行, 而后它連接企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng), 隨著這些情況出現(xiàn), MCP、Skill等概念也漸漸開(kāi)始進(jìn)入面試。但面試官真正關(guān)心的通常不是定義而是邊界。例如這表明, Agent開(kāi)發(fā), 已并非僅僅局限于“促使模型回答問(wèn)題”這般簡(jiǎn)單, 而是轉(zhuǎn)向了去設(shè)計(jì)一個(gè)自動(dòng)化系統(tǒng), 該系統(tǒng)具備權(quán)限, 有著特定狀態(tài)還設(shè)有風(fēng)險(xiǎn)控制。Agent要是越具備自主行動(dòng)的能力, 那么工程師就越一定要去思考當(dāng)它做出錯(cuò)誤之事的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)什么樣的狀況。四、多模態(tài)崗位考查的也不只是模型名稱(chēng)在一部分Agent以及多模態(tài)崗位的樣本當(dāng)中, 面試所涉及的問(wèn)題, 已然涵蓋了視覺(jué)編碼器, 圖文對(duì)齊, 視頻抽幀, Token壓縮, 還有推理成本。面試官或許不大要求每一位候選人從起始去訓(xùn)練模型, 然而會(huì)去考查候選人是不是明白數(shù)據(jù)進(jìn)入模型之后所產(chǎn)生的狀況。比如說(shuō), 一段時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)的視頻, 是不可以單純地將所有頁(yè)面畫(huà)面都交付給模型的。系統(tǒng)是需要在所傳遞信息的完整程度、Token數(shù)目、做出回應(yīng)的速度以及進(jìn)行計(jì)算所需的成本之間做出權(quán)衡抉擇的。因此多模態(tài)應(yīng)用開(kāi)發(fā)正在形成新的能力組合不能不理解模型的大致結(jié)構(gòu), 還得要能夠處理數(shù)據(jù)管線, 還有服務(wù)部署, 以及推理延遲和業(yè)務(wù)效果。僅僅曉得怎樣去調(diào)用一個(gè)多模態(tài)接口, 特別難以去回答因何系統(tǒng)于短視頻方面呈現(xiàn)出正常的情形, 而換成了長(zhǎng)視頻之后其效果卻一下子就下降了。五、項(xiàng)目追問(wèn)正在取代簡(jiǎn)單的“八股背誦”從這些面試樣本看項(xiàng)目經(jīng)歷仍然是決定面試深度的重要部分。面試官經(jīng)常沿著一個(gè)項(xiàng)目不斷追問(wèn)這些問(wèn)題, 表面上, 是在針對(duì)項(xiàng)目展開(kāi)討論, 而實(shí)際上呢, 是在評(píng)測(cè)候選人, 究竟有沒(méi)有真正投身于關(guān)鍵決策之中。若是簡(jiǎn)歷單單寫(xiě)著“使用搭建智能問(wèn)答系統(tǒng)”, 極易被持續(xù)追問(wèn)。與之相較, 那種能夠把問(wèn)題、方案、指標(biāo)、失敗歷程以及最終的取舍講明白的項(xiàng)目, 更易于構(gòu)建可信度。六、準(zhǔn)備Agent崗位可以建立三層能力結(jié)構(gòu)準(zhǔn)備AI應(yīng)用崗位的求職者, 可以將其知識(shí)劃分成三層, 準(zhǔn)備Agent崗位的求職者, 同樣也能夠把知識(shí)分成三層。第一層是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)。涵蓋編程語(yǔ)言, 涉及數(shù)據(jù)庫(kù), 關(guān)聯(lián)緩存, 關(guān)乎網(wǎng)絡(luò), 有關(guān)并發(fā), 包含操作系統(tǒng)以及常見(jiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì), 這一層對(duì)系統(tǒng)能否穩(wěn)定運(yùn)行起著判定作用。第二層是AI應(yīng)用工程。其中涵蓋了RAG, 還有重排序, 以及工具調(diào)用, 另外還有MCP, 也包括記憶管理, 在此基礎(chǔ)上有模型評(píng)測(cè), 并且涉及幻覺(jué)控制, 以及推理成本。這一層對(duì)模型能否切實(shí)解決問(wèn)題起著決定性作用。第三層是項(xiàng)目證據(jù)。要準(zhǔn)備出至少一個(gè)項(xiàng)目, 這個(gè)項(xiàng)目得可以進(jìn)行完整講解, 說(shuō)明下業(yè)務(wù)所需求之目標(biāo), 介紹清楚系統(tǒng)方面的架構(gòu), 闡述關(guān)鍵之難點(diǎn)所在, 提及失敗實(shí)例之情況, 講明白評(píng)價(jià)時(shí)所依據(jù)的指標(biāo), 還要說(shuō)明最終所取得的結(jié)果。就是這一層面, 其決定著面試官是不是會(huì)相信候選人實(shí)際上擁有交付方面的能力。今日新知觀察Agent崗位的增加并不意味著傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)能力已經(jīng)過(guò)時(shí)。往后而言, 更會(huì)受到偏愛(ài)青睞的競(jìng)選者人選, 或許并非是那種僅僅只是純粹單一的算法從事鉆研探索之人, 也并非是那種僅僅只會(huì)去運(yùn)用調(diào)用接口的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)工作者, 而是那種具備有能夠?qū)⒛P退鶕碛械哪芰Ωこ滔到y(tǒng)建立起來(lái)連接關(guān)系銜接起來(lái)之人。崗位稱(chēng)呼處在變動(dòng)當(dāng)中, 然而企業(yè)一直尋覓同一種本事, 即面對(duì)一個(gè)并非確定的問(wèn)題時(shí), 能夠去設(shè)計(jì)方案, 達(dá)成實(shí)現(xiàn), 找出錯(cuò)誤, 并且使系統(tǒng)平穩(wěn)運(yùn)行。需要留意的是, 本文是按照公開(kāi)的個(gè)人面試記錄予以整理的。不同的公司, 不同的部門(mén), 不同的崗位級(jí)別, 以及不同的面試官, 其考查方向或許會(huì)存在較大的差別, 切莫把個(gè)別面試題當(dāng)成企業(yè)統(tǒng)一的招聘標(biāo)準(zhǔn)。
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