百度测开提前批

牛友好！最近拿到了珠海横琴百度测开岗的社招面试机会，正在做最后的决定，想了解一下真实的工作强度。想向了解情况的牛油们请教几个问题，非常感谢！1. 日常的工作节奏是怎样的？（比如早10晚9？）2. 加班是常态吗，还是主要跟着项目走？3. 周末或者节假日的Oncall情况如何？4. 团队氛围怎么样？日常开会多吗？

3.26下午面的，问了问项目，redis基本数据类型，布隆过滤器原理，rocketmq如何避免丢失，幂等什么的，如何压测KPI面吧，面试官不开摄像头，听见对面办公室的喧闹声音，大概40多min手撕快排，自己在本地IDEA写，如流屏幕共享反问，建议我换一个ai项目

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。

长川芯片测试开发18*15能接吗？会不会干俩月给我干跑了。