算法工程师（地平线/商汤/美团/华为） 面经精华帖

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.实习拷打2.实习项目：重点问了数据处理的步骤，配比，怎么评判质量3.实习项目：GUI-Agent的思考，介绍技术，怎么做的异步训练，怎么评判完成等等4.讲一下PPO和GRPO5.知道哪些attention变体，讲一下。问知不知道linear attention，qwen3.5和minimax2.5都用了6.PPO和GRPO的token前后奖励一不一样，这个我实在不明白，说不太懂这个地方7.vibe coding

各位走过路过的友友们帮忙看一下，这三个offer哪个会更好一点（之前阿里云和阿里控股的offer都拒了）1. 蚂蚁集团 ai infra，集团技术中台核心组，会参与vllm，sglang的工作，base杭州2. 阿里淘天闲鱼 ai infra，技术中台，更强调端到端，进去应该就是嫡系，同时大老板可以从别人手中抢活，base杭州3. 字节广告 算法，是中国交易与广告，对接产品是抖音主站，现在算法组在搞Scaling up，所以会有一些infra工作，部门在抖音内部比较核心也比较稳定，比较累，和前两者相比这个算是一个收入部门，base上海个人判断，蚂蚁的优势在于可以深度参与到开源工作，对后续秋招能力证明比较有优势，闲鱼这边就是阿里淘天的实习转正，部门大领导比较能抢活，然后进去了，校招生也算嫡系。字节的话是部门本身非常核心，但是可能landing难度大，转正率较低

一、基本情况 / 项目概述1.你先做个自我介绍。2.你最近的一份项目，能不能从整体框架、实现方式、你承担的角色这几个方面讲一下？________________________________________二、字节实习：端上特征平台 / 数据处理链路3.你们这个特征平台，本质上是在做哪些事情？4.你们是只做数据处理和平台化支撑，真正的使用方是各个业务侧，对吗？5.端上数据的产生流程是怎么设计的？6.特征是怎么从原始事件中生成出来的？7.不同特征之间是怎么区分的？8.数据产生之后，准确性校验是怎么做的？9.如果你们主要只是做订阅、采集、落库，那这个平台真正的复杂度和难点在哪里？10.你刚才提到的平台能力里，除了基础入库，还有哪些额外的处理或运行能力？________________________________________三、SQL 优化 / 性能问题11.你做的 SQL 优化具体是怎么发现问题的？12.这个问题最初是怎么产生的？13.你的优化方案具体分成了哪几步？14.为什么这些 SQL 可以做模板化和合并处理？15.最终修复效果怎么样？优化指标大概是多少？________________________________________四、自动化测试 / MCP / Agent 能力16.你提到做了自动化测试相关的 Agent 和 MCP，这块整体设计思路是什么？17.这个自动化测试能力具体包含哪些功能？18.你是怎么把 MCP 接进自动化测试流程里的？19.这个自动化测试后面是怎么和业务流程、版本流程结合起来的？20.如果有新增接口或者代码变更，你们后续怎么补自动化测试用例？________________________________________五、AI 投资分析系统 / Multi-Agent 设计21.你做的 AI 投资项目，是一个 Multi-Agent 项目，对吗？22.这个 Multi-Agent 架构整体是怎么设计的？23.主控 Agent 和子 Agent 之间是怎么分工的？24.不同 Agent 之间的数据是怎么流转的？25.任务列表、完成标记、工具调用列表这套机制是怎么设计的？26.你的系统提示词一般是怎么设计出来的？27.你自己先写提示词，和让 AI 帮你结构化整理，这两部分分别怎么配合？________________________________________六、Prompt / 幻觉控制28.写提示词的时候，怎么尽量减少幻觉？29.你觉得减少幻觉最关键的设计点是什么？30.除了提示词约束和标注信息来源，你还有没有别的方法控制幻觉？________________________________________七、字节中的 Agent 实践31.在字节实习期间，除了测试那块，你还做过其他 Agent 相关开发吗？32.你说的测试 Agent，本质上到底用了哪些 Agent 能力？________________________________________八、通用 Agent 设计方法论33.如果现在让你从一个业务场景出发设计一个 Agent，整个流程你会拆成哪些步骤？34.在架构设计阶段，你会先判断哪些关键问题？35.什么时候适合做简单的一问一答式 Agent，什么时候适合做 ReAct / Plan-and-Execute 这种复杂 Agent？36.长短期记忆、工具设计、安全审查，这些部分在 Agent 设计里分别怎么考虑？37.你觉得一个 Agent 的最小可行版本（MVP）应该包含哪些核心部分？________________________________________九、Agent 评估 / 数据集 / 上线38.一个 Agent 做出来之后，你怎么评估它的效果？39.你刚才说需要准备测试数据集，那这个测试集应该怎么设计？40.如果测试集不好准备，那上线前你怎么确认这个 Agent 足够可用？41.除了离线测试，你会怎么做人工测试和灰度验证？________________________________________十、Agent 安全 / Prompt Injection / 越权42.Agent 测试时，除了正常测试，你有没有了解过异常测试场景？43.你对越权调用、Prompt 投毒这类安全问题了解多少？44.如果要做这类安全防御，你会怎么设计技术方案？45.在输入侧做规则引擎和小模型审查，这两种思路你怎么理解？________________________________________十一、C++ 并发 / 异步 / 落库46.你提到过 concurrent hashmap，你能讲讲它的实现原理吗？47.这个结构是怎么保证线程安全的？48.你们当时这个并发 map 真的是无锁实现吗？49.如果是锁 + 条件变量，它具体是怎么工作的？50.你提到异步落库，这个异步队列是怎么设计的？51.你们怎么处理消息延迟、消息丢失、消息堆积这些问题？52.如果队列在内存里堆积，进程或者机器异常退出，消息怎么恢复？53.你们当时对失败重试和上报之外，有没有更完整的恢复设计？________________________________________十二、网络基础 / HTTP54.你大致说一下 HTTP/1.1 和 HTTP/2 的区别。55.在长连接场景下，比如 Agent、模型交互、AI Coding 这些场景里，HTTP/1.1 和 HTTP/2 一般分别适用于什么情况？56.如果要选协议，你会怎么考虑它们各自的适用场景？

本人目前有 1. 阿里控股平台技术-大模型推理2. 千问C端工程技术部-推理引擎这两个部门的oc。阿里控股主要是中台，最开始是搜广推后来也有大模型相关，好像还和happy horse做co design？qwen c端主要是做c端的infra吧有二者都是推理infra，算法、框架、算子方向都有。本人非科班出身，有一段快手infra实习，主要希望团队技术实力强，可以学到更多东西，快速成长，为秋招做准备，最好转正率高一些更好。希望了解团队内部情况的朋友可以给一些信息，求求[皱眉R]