工作内容就是安全部门，从传统系统维护转为用大模型做系统维护。

问的比较细致，而且非常全面，简历上的都问到了。比较关心的是Skill Pipeline ，如何构建一个自动化系统。

1.你这一次换工作的原因是什么？

2.方便问一下，你离职时间蛮长的，这段时间是有其他的一些个人的职业发展安排吗？

3.你期望的薪资待遇大概一年是多少啊？

4.那你做一下自我介绍吧。

5.那你们之前做过一个打榜的事情，最终结果是什么样的？到了业界的SOTA吗？

6.那你介绍一下你们当时打榜的一个思路是什么样的？

7.那你分到几个评测集里面有没有指令遵循或者别的也行，那假设你分到的是遵循，那你拿到开源数据，你是怎么从里面清洗或者加工，数据是怎么处理的？

8.那有并发训练，有个训练集可能在某一个评测集上面效果好，但合起来会受到影响，这是经常遇到的一个问题，那训练语料合起来是怎么处理训练分工的？最终合的那一步有没有遇到问题？

9.那你们打榜用的基模是什么模型啊？

10.它这个模型结构能介绍一下吗？基模结构。

11.你有了解这个模型为什么选择这个结构，选择这个结构肯定是为了解决你们内部的一些问题，你描述一下，当时怎么确定用这个模型结构的。

12.那你们打榜的时候有没有用到强化学习？因为去年强化学习也比较火。有没有用到强化学习的方法呢？

13.那你可以介绍一下你刚刚讲到的RLHF方法吗？

14.有没有遇到奖励模型导致整个模型训练慢的情况？在语料规模比较大的时候。

15.看你对部署优化也有一些经验，那你可以说一下vLLM，是怎么能做到大幅度提高模型吞吐的吗？它有哪些加速方面的贡献？

16.那我问一下，现在openclaw和Claude code 他们的特点就是每次推理会有大量重复的提示词，有哪些方法可以提升vLLM缓存命中率啊？

17.那你们如何看待模型量化后的精度损失？

18.那你们也做了数据流水线，那你们的流水线能做到的自动化程度有多高啊？哪个环节需要人工介入？

19.今年AI 发展的很快，他们很多都把数据清洗，模型训练都skill化了，那假设让你来做，用AI应用自动的去做，大致的方案你会怎么设计？

20.你最近有没有用过Claude 和 openclaw这种新的Agent?

21.把基座换成openclaw来驱动训练流水线的运转，你会怎么来设计相应的模块？

22.如果你在做流水线的时候，有些数据，出现了报错，那鲁棒性怎么去做呢？

23.模型推理工程化，监控模型稳定性，你可以抽象一下，哪几项指标是可以判断模型推理服务是健康的？

24.啊，你说的监控是采训练语料，不是实时看服务状态是吧。

25.那你们这个情感对话大模型，是通过训练提升模型能力呢，还是完善这个Agent。是偏工程还是偏算法？

26.情感感知是模型的吗？还是通过prompt提升的？

27.用户对语言助手的风格要求是多样的，怎么去满足这种需求呢？

28.那你gap的时间，你有看过一些新的AI的知识，有哪一个对你的触动比较深，可以说一下吗？

29.openclaw对话，主循环，怎么跟模型交互的可以说一下吗？

30.细化一下，假设用户问它天气怎么样。那openclaw提示词是什么样？

31.它那个skill,有技能，大概是怎么样去生效的？

32.它的记忆模块大概是怎么设计的？

33.你主要用虾来做哪些事项啊？

34.问一下未来期望，你是希望算法多一点还是AI应用多一点？

反问阶段

35.这个岗位是找稳定型还是挑战型的同学呢？是偏实践落地还是想法好的同学。

36.追加1个问题，你现在手上有其他公司offer吗？