智谱大模型算法工程师（OC）

一面：自我介绍项目经历实习经历软件测试方法等价类，因果图，边界值，判断表法测试流程回归测试的目的冒烟测试回归测试和冒烟测试的区别了解他们家产品吗针对除草机器人做一个测试用例设计考虑功能，性能，兼容，安全，用户体验进行设计可以接受加班吗，短期外出加班第一面还是体验非常棒的！二面：线下 十几分钟就没了 应该挂了应该是他们的算法负责人自我介绍感觉会偏硬件类测试有用到过什么机器人吗扫地机器人 有什么功能避障功能为什么对电风扇和鞋子袜子识别效果不好，有考虑过吗（真的没考虑过）电车的功能呢（）又尬住了后面好像没啥了，感觉是技术栈不太匹配对于整机的测试，需要懂一点算法啥的我可以学的举手 up up 整体体验下来，还是挺喜欢的，但好像与自己的技术不是很匹配啊等感谢信了

以下是为 AI测试工程师（中高级，年薪50W+） 设计的一套面试题，涵盖 AI基础知识、测试方法论、自动化测试、性能测试、工程能力、质量体系建设与软技能 等维度。适合用于评估候选人的综合技术能力与项目落地经验。🧠 一、AI基础与模型理解1. 模型评估Q：你如何评估一个图像分类模型的性能？请列举至少3种指标，并说明其适用场景。A参考：准确率、召回率、F1值、混淆矩阵、ROC曲线、AUC值等；适用于不平衡数据时使用F1/AUC。2. 过拟合处理Q：在训练NLP模型时发现验证集loss不下降甚至上升，但训练集loss持续下降，你会怎么分析这个问题？有哪些可能的解决方案？A参考：过拟合 → 增加正则...

发面经，攒人品，球球捞一捞，但应该是寄了，全程20分钟结束，全程拷打项目，偶尔问的问题也比较基础，确实要开始被八股和基础知识了，弄面试的时候也有些紧张，自我介绍都没说完，面试复盘如下：1.由项目中问：你知道A*算法吗，A*算法和dikstra算法的区别是什么（没答好，平常也就用用，根本没想过面试会问这个）2.A*算法寻优的可行性和一致性是什么3.说说你的第一个项目吧，第一个项目中做了什么，用什么软件做的（plant simulation）4.说说什么是建模，建模的定义，说说建立的模型中，数学建模有哪些（把自己准备的项目说了）5.建模有多少个点，其中有多少辆AGV，说说具体算法建模过程6.为什么要用这个方法，为什么要用机器学习7.这个交叉路口怎么判定有多少个（在交叉路口旁边设置有模块）8.会有死锁吗，死锁怎么判定，项目调度的时候也会有死锁吗9.CDBS是什么，时间窗是什么，这个是你的成果吗，这些来自于哪篇论文10.第二个项目是我参与的（项目设计成员）11.说说你用的改进A*-DWA中，DWA算法是什么吧（回答的不好）12.说说你用的改进算法，改进A*搜索用的是什么地图，是栅格地图还是拓扑地图，为什么用栅格地图不用拓扑地图13. DWA算法的改进，做了那些改进，速度评价函数调整是怎么变的14.没有问题了，你又有什么问题需要问吗15.反问：对我的面试有什么意见：注重基础，基础方面可能有些薄弱，项目其实都差不多。

投实习，直接投到农信的外包，可以去吗？外包的实习好吗？