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全栈面试

LLM 工程师全栈面试指南 —— 从简历到 Offer 的系统性准备，覆盖算法、八股、系统设计、行为面与谈薪。

简历 · STAR 框架

每一条项目经历都按 Situation → Task → Action → Result 展开，结果用数字量化。

# ❌ 模糊描述
      负责公司知识库问答系统的开发
      
      # ✅ STAR 量化描述
      S: 客服日均 8000 单咨询，30% 重复问题占用人工
      T: 搭建基于 RAG 的智能问答系统，目标承接 50%+ 重复咨询
      A: 设计混合检索（BGE + BM25 + Reranker），用 LangGraph 编排
         多轮对话，引入 LLM-as-Judge 评测回路
      R: 上线后承接 62% 重复咨询，人工工单 ↓ 38%，
         回答准确率 91%（人工抽检 500 题）