算法实习offer二选一

🍠注意！游戏大厂春招面试开打了～🎮我翻遍最近面经+自己踩过的坑，浓缩出9个高频问题+怎么答才不踩雷💡纯干货！👈答题思路看图1. 请分享一个你主导或深度参与的、与“算法或数据驱动体验优化”最相关的项目。AI/数据在其中解决了什么关键问题？你如何归因其对核心指标的影响？2. 假设要为一款高沉浸感开放世界游戏设计一个以“AI NPC”为核心的玩法，你的核心设计理念是什么？它会如何与传统任务系统结合，并创造独特的体验？3. “AI动态关卡”或“AI自适配难度”是前沿方向。请构思一个具体的应用场景，说明AI如何实时调整游戏环境或挑战，为玩家提供“始终处于舒适区边缘”的体验。4. AIGC可大幅加速美术、音频、文案资产的生产。你认为哪个环节应用AIGC的边际收益最高？请提出具体的产品化工具构想。5. 面对开放世界游戏“内容消耗速度快于生产速度”的永恒挑战，AI除了生成静态资产，能否在“生成可玩的动态内容”上发挥作用？请简述一个可行的技术-产品方案框架。6. 如何利用玩家行为数据与AI，对游戏的“新手引导”或“经济系统”进行个性化与动态调优，以提升前期留存与长期生态健康？7. 对于游戏内的社交与合作玩法，AI可以如何辅助进行队友匹配或行为引导，以提升整体社交体验与团队成功率？8. 在不影响竞技公平性的前提下，如何将AI设计为一项增值服务？请阐述其产品形态与付费点设计。9. “AI创作平台”可激发玩家UGC生态。如果面向玩家开放简易的AIGC工具，你认为最关键的产品与社区治理策略是什么？

之前有人催着发智元嵌入式岗的面经，趁周末把一面二面一起复盘。我没上岸（二面挂），但题是真的、坑是真的。智元不用多介绍，这两年人形机器人/具身智能里热度最高的几家之一。嵌入式岗位明显偏运动控制+底层驱动方向，所以面试重底层、重实时性，软件框架那种花架子问得反而少。一面（电话技术面，约45分钟）我按面试官问的顺序大致归了下类，方便看，实际过程是穿插着来的。自我介绍static修饰局部变量和全局变量分别有什么影响？未初始化的全局变量和局部变量的初始值是什么？函数调用的开销在哪里？什么场景该用内联函数？硬件/底层一串你MCU用的是什么芯片？主频多少？Flash多大？为什么主频会影响MCU性能？除了主频...

1.自我介绍2.实习项目拷打，这一块问的比较深入也比较杂，需要对项目有深入的掌握3.问除了项目上述模块设计之外实习期间还做了什么，回答  负责Google云服务器购买以及一些基础的运维追问CPU负载怎么看，内存的top指令的细节等等， 让解释top指令的某一行us sy ni id wa  这些是什么没说出来，后面查了一下发现是CPU的运行状态，这一块寄4.网络八股  端口是在哪一层的  Websocket是长连接吗  UDP和TCP是否可以共享端口号？5.算法题  第一道说思路，平面上给定一些点求过点最多的线段第二道手撕 两个线程交叉打印1到100由于最近沉浸在使用vibe coding以及学习各种agent设计，除了hot100 以外手写代码能力几乎为0，寄6.反问AI对于传统软件开发的流程是否会造成影响总结，面试官人很好，全程态度很温柔，鹅对应届生的要求应该还是以基础为主，计网和操作系统的知识会穿插着交互去问。

一面（1小时30分钟）：上来先做题1. 手撕AdamW2. 手撕无重复字母的字串（hot100）3. 出了两个题都是对数据库的操作，我以为是让写大模拟，写到一半结果面试官告诉我是用sql写🐱，不会遂罢。4. 面对海量数据的时候怎么对数据进行处理，比如说去除掉敏感词等等，面对海量数据会出现哪些问题，该如何去处理5. 介绍发表的顶会论文6. 介绍Q-learning和DQN二面（2小时30分钟）实习乃至秋招面的最久的一轮面试了，从晚上七点多面到十点，最后人都麻了🥵，面试官估计要下班了结束了面试🐱1. 介绍论文，主包是做强化学习相关的，围绕问了很多强化学习算法（GRPO，PPO，reward model)，介绍马尔可夫决策过程。2. bf16、fp16和fp32，并进行计算。3. lora微调的细节，量化相关知识然后开始漫长的手撕过程🥵4. 手撕ppo5. 算马尔可夫决策过程的γ阈值，我感觉是个无穷级数？6. 算模型sft的参数量大小及显卡利用率7. 是否重合链表（hot100）8. 如何使得一个输入向量x在经过一个或多个全连接层后，其输出向量y所在子空间基底尽可能接近标准正交基三面（面委会面）（30分钟）1. 介绍第一篇顶会论文（共享屏幕）2. 介绍第二篇顶会论文3. 不同强化学习之间的区别4. 和使用强化学习训练大模型相比，使用强化学习训练小模型需要做出哪些改变hr面（30分钟）常规的hr面问题，主要问来wx的意向。感觉前几面比较侧重技术细节，面委会感觉就比较侧重聊未来技术的发展，个人感觉前几面的压力比较大😼📳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。