💻面试岗位：PCG产品策划第一次参加群面，大家的履历都好厉害面试题和产品设计相关，但不是常规题。在面试官最后总结时，感觉这题有些偏人文，甚至让我梦回高中zz和语文审题技巧。大厂的面试题还是很灵活多变的。是上午场，签到后先在一个演播厅等待hr带领各个组别去到单独的会议室，后面的流程就不赘述了在25min的讨论时间里，我们组没有明确的leader，只有做阶段性总结的人和timer（最后五分钟cue了一次时间版)。真实面试中确实不一定会有明确的分工，可能大家都不想表现的太强势。这一次群面我们没有人提出整个框架的搭建，还挺可惜的，整个组有点悬了我发言比较少，在每次发言结束后应该加上一些建设性意见或者说可以从XX角度思考，以继续推动进度。以及自己的发言和思维没有很结构化。后面面试官说我们miss了一个大角度，其实在讨论中途我想到了这个角度，但只是想了一下，觉得讨论已经进展到一个程度了，提出这个角度像要重新开始，就没提出。希望不要全军覆没吧，还是挺想进后面的流程的，不过随缘吧等后续结果出了会再补充 群 人 腾讯#二编：果然挂了，暑假转正实习面试真的竞争很大，组员大多是研究生在读，甚至有的已经博士毕业了。本科生优势确实相对不

一、自我介绍与项目深挖做一下自我介绍。简单讲一个你最有代表性的项目，你在其中解决的最关键问题是什么？结合实习或项目，做细节追问（工作流、职责、决策、挑战等）。二、Agent 与提示工程相关提示词模板是怎么设计与迭代的？你如何判断一个模板真的变好了？你们的 Agent 是单 Agent 还是多 Agent？为什么这么设计？有没有考虑过替代方案？Agent 的任务是怎么拆分的？拆分粒度是怎么决定的？上下文是如何构建的？你们怎么避免上下文过长或信息污染？如果上下文窗口不够，你会优先保留哪些信息？为什么？三、代码理解与单测生成（工程场景）做代码理解时，AST、调用关系这些信息是怎么用起来的？单测生成里，哪些代码不适合生成单测？你们是如何识别并过滤的？覆盖率高但测试质量很差，你见过吗？你们是如何解决的？mock 在单测里什么时候是必须的？什么时候反而会带来问题？如果一个函数同时依赖数据库和 RPC，你怎么让模型生成的单测稳定运行？你们如何评估生成单测的质量？ 除了覆盖率，还有哪些指标有效？四、LLM 基础与 Transformer 细节LLM 的输入到底是什么？模型真正看到的内容包含哪些？self-attention 的核心作用是什么？为什么要拆成 Q、K、V？为什么 attention 能建模长距离关系？为什么需要 multi-head？attention 为什么可以看成动态加权？同一个 token 的 Q、K、V 为什么不相同？attention 复杂度很高，当上下文特别长时，你会怎么优化？模型产生幻觉的常见原因是什么？工程上有哪些方法可以降低幻觉？五、后端与系统基础Python 有多线程吗？GIL 是干嘛的？什么时候多线程才是有用的？讲一下 C++ 从源码到可执行文件的完整编译流程。六、算法题（手撕）给定一个数组 nums，计算所有子数组的中位数之和。定义：如果子数组长度为奇数：中位数 = 排序后中间的数。如果为偶数：中位数 = 排序后靠左的那个数。要求：计算所有子数组的中位数之和。

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.你的AI项目的亮点是什么?2.上下文压缩算法的触发条件3.长任务(执行几天，步骤很多)在你的项目中是怎么做的?4.有了解claudeCode的Hook机制功能知道嘛?解释一下5.装饰器设计模式和代码设计模式6.看过Springboot/Spring的源码嘛?里面用到了哪些设计模式7.mysql的锁有哪些?8.讲一下乐观锁和悲观锁手撕:一道原创题，大致题意:给定一个链表"head={4,2,8}和 一课二叉树 root=Rn{1,4,4,1,2,null,2,null,null,nul1,2,8,2,1,null,null,null,null,8,null,null}(貌似是这样的)判断一下这课树中存不存在一条路径和链表是一样的。

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！1.项目拷打2. 实习拷打3. 你们选用的训练方法是什么？训练数据具体是怎么构造的？4. 这里的训练过程，我理解是前面有一段医学语料的预训练，然后再加一段对齐过程，是这样吗？5. 关于 SFT 阶段，数据具体是怎么生成的？6. SFT 之后，后面的 DPO 过程又是如何开展的？7. DPO 需要 Chosen 和 Rejected 至少两组对比数据，这两组数据你们是怎么得到的？8. 我们现在这边可能对于医疗业务关系比较远，问一下更加基础的知识。既然谈到 DPO，谈一下 DPO 以及后续其他偏好学习算法的区别，以及各自的优劣。9. 那么 GRPO 算法呢？10. DPO 算法有哪些缺点？11. 谈谈强化学习中 On-policy 和 Off-policy 的区别，你是怎么理解的？12. 看你不仅做训练，还负责基础设施 Infra 的搭建。训练基础设施也是归你亲自搭吗？13. 当时是在哪个项目里面参与 Infra 工作的14. 你刚才提到了 Megatron，你们试过 PyTorch 原生的 FSDP 吗？15. 既然试过 FSDP，为什么最终还是选用了 Megatron？，你们当时的选型考量是什么？16. 既然提到 FSDP 和 DeepSpeed ZeRO 的区别，FSDP 实现了 ZeRO 的哪几个阶段？ZeRO-1, 2 还是 3？17. 探讨一个现实的业务问题：我们核心业务是对话类 Agent 产品。经典架构是前端设有一个意图识别与路由环节，将客户请求分发到不同的子 Agent，由于子 Agent 功能实现完全不同，不能混在一起，所以路由非常关键，一旦路由错误就无法满意回答。另外，作为全链路的必经点，路由必须足够快。我们考虑在最前端用一个相对较小（如 7B 或 13B）的模型，通过后训练使其掌握特定领域知识，实现低延迟的路由。如果让你做这个模型，你会怎么去做？