百度三面

三面面完了，小小整理下面试过程，许愿通过一面 9.3 1h1. 自我介绍2. 实习介绍，讲的比较细面试官也没怎么拷打3. C++数据结构/数据库八股: class知识，数据库的数据结构和实现，会不了一点4. python数据结构：数组和链表区别5. 手撕：一道sql，求找零钱的组合数量6. 反问：业务内容，对技术栈的要求二面 9.8 1h1. 自我介绍2. 实习介绍+项目拷打3. 场景题：以互动的形式问答，感觉还可以4. 进一步拷打业务理解5. 手撕：打印一个集合的所有子集（禁递归）6. 接了offer后能不能提前来实习7. 反问：团队构成，各团队的业务内容，如何看待风控领域高壁垒+信息封闭的特点无八股，面试官回答了15min详细地讲了一遍，最后还问我是否有回答到了我的问题，我哭死隔了比较久三面 9.22 40min1. 自我介绍2. 职业规划3. 实习介绍+项目细节拷打4. 从实习项目扩展开的一些业务问题5. 询问手上的offer6. 反问：部门架构，主要的业务大方向有哪几个，如何看待风控场景下策略和算法的职责划分无八股无手撕，面试官人很好，不压力说话很温柔许愿offer

一面 9.9号：复杂任务怎么去拆解任务，怎么去更好的调用工具这种模式是模型的自我迭代还是工作流的方式长记忆的介绍存储的时候如果出现了前后的不一致怎么解决的评测这块的准确率是怎么定义的RAG中怎么提升准确率的lora相比于其他的微调方式有哪些优点和缺点训练的数据的质量有什么心得未来的发展的规划愿意转语言吗AI coding的理解自己论文的介绍反问业务二面 9.11号：实习拷打30min怎么提升意图识别的准确率模型微调的时候，哪些部分是比较重要的数据质量高有哪些维度如何做测评的智能体商业化的话，评测怎么去做的更好准确率和召回率上遇到的最困难的点是什么，怎么解决的平台推广后要考虑哪些东西上线后还有什...

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工作体验： 由于是平台性质的研发，日常的工作感觉并没有非常的卷。大家基本10点前到岗，11点半就组团吃午饭去了，下午14点开始工作，17点半晚饭，晚上20点后陆续开始下班，当然下班时间因人因时而有差异。21点半可以打车后基本人都走光了。 但是也因为是平台性质，所以不可避免有客服&&运维压力，客服来源于内部RD，一般是平台使用问题，运维是7*24小时保障系统正常运行（当然会有轮班）。 组内氛围： 不得不说组内氛围还是非常不错的，老板很赞，不会很Push进度，大家遇到问题也是互帮互助，这也是我能待这么久很大的原因之一。 福利： 美团素有“开水团”的称号，日常唯一的福利就是白开水免费...