感觉整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是出了什么问题....1.深挖简历2.如何解决用户分发点击不一致的问题？3.介绍一下MAML的训练方法4.假设一个批次内只有一个任务A，有一个初始值a，a在任务A德训练集上梯度下降一步，得到任务A的最优参数a1，根据任务A的测试集，计算损失对最优参数a1的梯度，将这个梯度平移过来作为损失对初始值的梯度，沿着这个方向梯度迭代一步，得到初始值a的新值a25.除了元学习，你了解的针对冷启的方法还有哪些？6.跨领域学习，利用sideinfo，知识图谱等等7.对召回了解多吗？介绍一下几个主流的模型8.大谈双塔以及双塔的各种改进版本以及MIND，EGES等等代码最接近的三数之和反转链表并打印出来

感觉一直在被打断...1.数据蒸馏是什么？有哪些 trick？2.system_prompt 作用是什么？3.讲一下 grpo4.多模态 grpo 有什么 trick？5.推理路径如何显示输出，模型不遵循指令怎么处理？6.温度的公式和作用，实际中你怎么用的7.手撕：非递减的数组找出给定 k 的最左和最右索引

1. 某笔记管理网站的音乐源从何处获取，音乐是存储在云端还是前端工程中；若音乐打包在前端工程中，音乐数量增多会导致包体积变大，该如何对其进行更新修改？2. 百度关键词命中系统的架构是怎样的？请介绍该系统的实现逻辑及相关算法。3. 百度关键词命中系统是否使用Java开发？4. 百度关键词命中系统的优化是否包含将关键字从MySQL加载到内存和CDA中，系统实际运行时是否不再查询MySQL？5. 百度关键词命中系统的400个实例加载的内容是否一致？6. 百度关键词命中系统为何要通过shell脚本让400多个实例重启，不重启是否无法完成数据更新？7. 请介绍百度关键词命中系统中Redis带宽优化的具体实现逻辑。8. 百度关键词命中系统中通过何种方式将12MB的流量降至10MB以下？9. 若不使用Redis，是否有更简单的方法控制百度关键词命中系统的带宽问题？10. 在Golang中，协程异步推送是否会带来较大的内存压力？11. 请介绍Golang的协程和进程的模型。12. 请介绍Java的JVM内存区域分布。13. 请介绍Java常用集合（如HashMap、HashSet等）的相关源码。14. 在实际工作中是否利用Java相关知识做过性能调优，具体是如何操作的？15. 在百度文档提取系统中参与最深的模块是哪个，请介绍该模块的具体实现逻辑。16. 百度文档提取系统中通过try catch捕获异常绕过提取失败的部分，为何可以绕过该部分，该操作是否真正解决了提取失败的核心问题？17. 请解释在百度侧的数据库优化中，覆盖索引的具体优化方式。18. 日常工作中是否经常处理慢SQL，具体是如何处理的？19. 请介绍Innodb中索引的数据结构，并说明为何选择该结构，该结构对索引设计有何指导意义？20. 某笔记管理网站中使用MySQL的全文索引NGRAPH，该索引与Elasticsearch相比效率是否更低，为何选择该索引而非Elasticsearch？21. 某智能oncall的agent系统的核心agent型架构是怎样的？22. 某智能oncall的agent系统开发中，除了使用相关AI工具外，做的最多的工作是哪些，具体是如何实现的？23. 在使用AI编程工具时，若一个工具查询了大量数据超过了工具的上下文窗口，该如何处理？24. 编程题：给定一个字符串，仅允许在其末尾添加字符使其变成回文串，请使用Java实现并返回构造后的最短回文串。

实习中的Redis缓存，如何估算Redis占用内存TCP三次握手四次挥手，TCP的可靠性如何保障，讲一讲超时重传、滑动窗口和拥塞控制Linux查找哪个端口占用的命令MySQL事务的四个特性SQL一条命令查找分别数学成绩高于90分和英语成绩高于90分的学生人数如何排查慢SQL，索引具体如何优化数据结构方面zset和树应用场景的不同Go语言中的并发介绍大量数据内存小的情况下判断是否存在集合内的数怎么解决谈一谈对于Agent的理解好久没面试了，还有一些缓存和数据库方面的基本八股不太记得了，感觉细节方面回答得很一般，还是太菜了要多学习

1.code:acm模型，自己建树，翻转二叉树2.介绍一下实习的整个推荐链路，组里面的规模，问的很细，面试官好像很在乎你做的场景大不大3.粗排有没有和精排有什么交互信息？比如粗排给精排什么指标？蒸馏怎么做的 ？4.序列建模的基线模型是什么？如果用transformer来做，你会怎么做？5.说一下为什么要砍掉多目标的这个目标塔？有没有做一些尝试去平衡？你有什么思路6.介绍一下两篇论文，面试官很感兴趣，讨论了一下7.为什么要用clip？深挖clip细节，Zero-shot推理，问clip的缺陷和改进方案（没答上来）8.有没有其他的多目标的融合策略？这个聊的很多

无手撕和code1.线上的时延是因为模型结构带来的，有没有一些思考，怎么降低线上的时延？2.讲了聚类算法的一些思想，然后就是引导型提问3.crossnet结构的一些提问，序列特征要使用，怎么做？序列压缩的一写方法？4.SIM的两阶段是如何设计的？在线如何处理这种超长序列？5.后面面试官说想考察一下我的广度，介绍一些GNN结合用户序列建模的方法6.如果我优先考虑点击，不考虑留存，你会怎么设计Reward函数？7.聊了一些GR的思考，还有一些论文

1.实习介绍2.微调使用的框架3.mPLUG-Owl3 结构4.数据集构建方式5.微调策略6.项目询问7.评测的数据集怎么构建的8.手撕1：算法题9.手撕2+手撕3：实际工作中遇到的 python 处理字符串数据的方法

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习介绍2.介绍一下了解的大模型有哪些，这些模型在结构上有什么差异3.说一下大模型常用的位置编码有哪些，各有什么优缺点4.介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的，并且详细问了 RLHF 的做法，包括PPO 算法的原理，以及 DPO 和PPO 的区别5.大模型的超长上下文是怎么做的，比如说 KIMI6.大模型智能体是怎么工作的，有哪些组件7.场景题:如何训练一个大模型，可以做到精确的提取摘要8.代码:股票的四个题 121.买卖股票的最佳时机 122.买卖股票的最佳时机I 123.买卖股票的最佳时机 I 188.买卖股票的最佳时机 IV

快给我发offer吧....1.首先还是过项目，但是问的特别细致，尤其是一个Agent的项目，从背景，到动机，再到做法，最后的结果，都问的非常细，大概有半个小时的时间2.开放题:你觉得当前大模型还存在怎样的问题，有什么解决办法吗3.开放题:让你自己设计一个 Agent，会怎么做，为什么这样做4.找工作比较在意的点是什么，除了薪资还有什么5.对文心一言这个产品了解吗，有哪些优点和值得改进的点6.如果给你发 Offer，你到这个团队能做出什么贡献

感觉整体还是不错的，发一些问题给大家参考，攒人品中～1.实习介绍2.因为之前是做 CV 的，所以面试官问了 CV和 NLP 的区别和联系，在 Transformer 的大背景下，CV、NLP，包括语音等，能否实现大一统3.训练大模型的时候数据怎么清洗，怎么处理，怎么配比，怎样操作能更容易使模型达到更好的性能4.什么是大模型的幻觉，如何减轻幻觉问题5.大模型的复读问题是怎么产生的，业内一般有什么解决办法6.大模型的工具调用怎么实现7.Agent 有哪几部分构成，了解哪些具体的实现方法8.开放题:之前训练大模型的时候遇到过什么困难，你是怎么解决的9.代码:实现一个 Tokenizer，只能用 PyTorch 基础语法

1.实习拷问2.项目拷问3.了解qwen3吗4.了解deepseek吗，moe架构有什么创新5.滑动窗口最短包含字符串长度6.反问手撕几分钟写完了，八股没答上来，被秒挂了，全程30min

算法：LC146. LRU 缓存（mid）1. 项目如何实现防止超卖的？为什么用Redis和Lua脚本，而不用锁实现？2. 异步秒杀如何实现的？3. 项目如何保障数据库和缓存的一致性4. 如果消息队列发送消息失败，怎么处理？有没有脏数据存留，怎么处理？5. 项目怎么解决缓存击穿问题的？6. 为什么使用逻辑过期方案，而不用互斥锁？7. Mysql的主从复制过程是什么？是同步的吗？8. 查询数据库时，针对主从同步的延迟问题，如何从业务层设计优化（提示进行读写分离等）9. 大数据的分页查询会出现什么问题？怎么解决10. Redis的分布式锁如何实现？SETNX的value可以随便传吗？有什么要求11. 如果使用SETNX实现的锁在业务还没处理完就到达TTL怎么办？12. 使用TCP传输数据时丢包怎么办？13. 使用HTTP设计接口时，针对可能出现的请求丢失问题，怎么从业务层设计优化（提示从状态性、幂等性、限流等角度设计）二面项目拷打得很深，很多点问得很细节，而且延申问了很多问题，开放性较强。面试官提示，不要考虑从底层优化现有的协议和中间件（HTTP、Mysql等），而是从项目业务角度考虑异常case并优化和兜底

📍面试公司：百度🕐面试时间：2026.2.5💻面试岗位：测开❓面试问题：1、自我介绍 2、手撕算法：求字符串数组公共前缀； 3、智力题：苹果 橙子 混合 三箱水果； 4、你的优点与缺点； 5、为什么做测开而不是前后端开发； 6、来到一个新的业务线，如何快速熟悉业务； 7、一个接口反应速度慢，你会怎么提升他的性能 8、搜索引擎偶发性出错，无法复现，你会如何排查； 9、还有一些性格相关的问题，但我记不太清了； 10、反问：您最看重候选人什么品质； 进来负责什么业务；🙌面试感想：几乎没问技术问题，半小时速通。可能跟一面面评比较好有关，面完就打电话过来，oc之，开心之。

1、实习介绍2、手撕两道算法题3、样本和特征是个什么关系4、eCPM的公式5、广告推荐系统原理6、会不会spark，讲一下7、sql里orderby是啥8、sql里having是啥9、sql里排序函数有哪些10、left join和inner join是干啥的，区别是啥11、反问

项目： 1.初始特征的处理(怎么做分位分桶，预处理手段、长尾分布的特征怎么处理)2.冷启动常见思路有哪些3.loss为什么选这个，怎么做的采样八股：1.手敲Transformer2.为什么MHSA的QK要除以Dk手撕：124. 二叉树中的最大路径和(hard)

关于项目：（35分钟）1.介绍下数据集（面试官着重想知道这个项目是不是自己手写的）2.哪些特征做了哪些编码3.电影名字怎么编码，是字典化的吗4.中文多少个5.年龄怎么编号6.损失函数：CE和对比损失7.常见的对比损失有哪些8.AUC怎么算的，与GAUC的区别（指标相关的，一定要会）9.还能做哪些优化（开放）推荐系统：（10分钟）1.MmoE的全流程，怎么确定专家数。（MMoE相关的问题一定要全掌握）2.详细讲讲transformer ，self-attention QKV的数学公式，你怎么理解QKV（是超高频考点）3.XGboost，GBDT和LGBM的区别（最常用的机器学习知识，必会的）code一道非hot 100，一道hot1001.分发饼干（一道非常简单的贪心）2.三数之和（高频考点）

1.介绍数据集2.损失函数：CE和对比损失3.常见的对比损失有哪些4.AUC怎么算的，与GAUC的区别5.年龄怎么编号6.MmoE的全流程，怎么确定专家数7.详细介绍transformer8.怎么理解QKV9.code:三数之和（高频考点）📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

只面了半个小时，感觉被速挂了。📍面试公司：百度🕐面试时间：2026.2.4💻面试岗位：测试开发实习生❓面试问题：1、自我介绍； 2、数据库了解吗； 3、模糊查询关键字； 4、模糊查询占位符； 5、连表查询左连接格式； 6、左连接具体出了个关系型的题目； 7、数据库索引的数据结构； 8、命中索引（不会，投降了）； 9、连表查询，top5消费； 10、linux指令； 11、k8s指令； 12、对pod进行扩容如何扩容； 13、3次握手、4次挥手； 14、如果3次挥手会怎样； 15、有参与什么工程性的代码工作吗； 16、做了什么； 17、口撕算法：字符串取第n个元素有什么方法； 字符串去重；...

算法：LC121. 买卖股票的最佳时机（easy，但面试官要求用动态规划解决）SQL题：表中有sku,name,effectiveTime三个字段，effectiveTime表示生效时间，每次更新数据都会插入最新的生效时间，要求查询出最新的生效记录1. 接口和抽象类的区别是什么？分别能不能new对象？2. 有用过匿名内部类吗？介绍一下3. 多态是什么，详细介绍一下4. 你常用的Redis数据类型有哪些？5. Redis中存在大Key会有什么影响？为什么导致执行速度慢？6. 索引有哪些类型？主键索引和唯一索引的区别是什么7. 介绍一下聚集索引和二级索引8. 项目中为什么用JWT，和cookie-session相比有何优势9. session共享问题有什么其它解决方案吗10. 项目中的加密存储如何实现的？盐是什么？11. 加盐之后，用户登录的验证过程怎么实现12. 把盐和最终的哈希值保存到同一个数据库存在安全隐患，有没有优化方案？相比百度和字节，明显感觉腾讯的项目拷打更多，很多点面试官都问得很深，涉及很多实际的工程问题，后面也说了一些优化方案