继续。

16.对于训练数据来说，你在做训练数据收集，你会把哪些数据标注成高质量的一个数据？

17.你们训练好的模型，部署阶段是你们吗？还是把训练好的模型给量化组？

18.你们为什么选择vLLM,不是还有一些其他的工具吗？

19.vLLM带来的效率提升的原因有稍微考虑过吗？

20.你们这块有个int4量化，是你负责吗？

21.在你训练的时候，你最关心的问题，或者说你最关心的哪些参数？会影响你做某些判断或者说决定来提高微调的准确度？

22.loss曲线如果突然出现了一个NAN的问题，你这边会从哪些方面去排除？

23.刚刚聊到了数据、训练、评估，还有一个监控，监控你们采用的是什么方式？

24.训练的时候会有一些监控，你通过哪些追踪方面的监控来定位？

25.模型上线后的运维是你们这边负责吗？

26.那除了使用Docker这套让他们自己管理容器方案保证应用存活，当你线上出现了一个测试时候没有出现的bad case 你这么快速定位和闭环整个流程？

27.你们bad case 收集情况除了匿名点踩，还有其他方式吗？

28.如果训练效果不达标，你是需要更精细化的调整模型还是说应该转入到RAG方向还是引入其他Agent方案？

29.你理想中的飞轮、数据飞轮、自动化飞轮，你理想中的应该是什么样子？

30.在这个项目中最困难的一个点，最麻烦的一个点，你是怎么解决的？

31.Agent开发项目有没有涉及？

32.那pipeline是解决什么问题的？

33.你自己写的Agent demo里面是解决什么的？

34.你认为什么样的是AI Agent 什么样是工作流，或者说skills 他们之间有哪些区别？

35.你有没有想问的问题问我？

社招大家都是具有工作经验的，只是需要具回忆具体的细节。

大家都是解决了很多很多问题，完成了很多很多kpi才走到现在的，面试的时候可能会出现暂时的回答不好，但是做事的时候很优秀呀~

保持优秀保持自信~~

这把给大家提供一些，反问的问题。

1.入职前九十天，我最需要完成的核心工作是什么？
2. 我入职后最先要接手开展哪些项目？
3. 未来半年到一年内，我的主要工作职责是否会变动？
4 能介绍一下我即将加入的团队吗？
5. 我日常对接最多的同事是谁，需要和哪些部门打交道？