字节计划策略产品面经

1. 请自我介绍，突出与算法策略产品（大模型应用）相关的优势（如大模型落地经验、RAG场景设计案例、模型效果评估经历等）。

2. 为什么申请生活服务算法策略产品岗位？你认为“大语言模型+生活服务”的核心价值是什么？（如提升本地服务查询效率、优化商家知识问答体验）

3. 你认为“算法策略产品实习生”需具备哪些核心能力？（如大模型应用理解、策略设计、效果归因、跨团队协作、业务场景转化）

4. 如何快速将大语言模型能力与生活服务场景（如餐饮查询、到店核销问题诊断）结合？

5. 分享一个你接触的大模型应用项目，说明场景（如问答、诊断）、核心挑战（如知识时效性、应答准确率）及解决思路。

6. 大模型落地需平衡“效果精度”与“响应效率”，你会如何权衡？（如核心场景用高精度模型，简单问题用轻量化模型）

7. 你对“大语言模型在本地生活服务”的应用趋势有什么观察？（如RAG+实时数据融合、Agent多工具调用、个性化问答深化等）

8. 面对不同生活服务场景（用户端查询、商家端知识问答、客服诊断），大模型策略设计的侧重点有何不同？

9. 如何评估大模型在RAG场景的效果？（如问答准确率、知识匹配度、用户满意度）

10. 你平时关注哪些大模型产品资源？最近研究的RAG/Agent案例是什么？