vivo ai算法面经

bg:985本美硕科班 两段大厂实习+一些比赛经历

一面技术
深挖简历(主要是实习)。之后问了一些八股比如优化器、如何防止过拟合、常见的分类模型等。大概30分钟无手撕。

二面hr
一面过后不到十分钟就约了hr面。结合项目问碰到了什么难点,压力大的时候怎么缓解,自己的优缺点分别是什么等。

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佬是什么岗啊,大模型吗
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发布于 2024-09-25 23:40 北京
LZ面完官网投递状态是啥哇?
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发布于 2024-09-25 08:04 四川
楼主是线上还是线下呀
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发布于 2024-09-24 22:35 上海

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4.7 二面 时间1h可能是一面面评很好,二面感觉纯聊天,没怎么考察技术agent相关:一面简历里的agent、聊Claude code源码泄露,聊Claude 实现机制(fork、subagent、team、coordinate机制),聊深入了面试官羞涩一笑:源码我还没来得及看呢;我:没事,我看了的部分您可以随便问业务相关:如果要在美团app上集成一个能语音下单的agent,怎么办?(从技术实现上有两种:一种是利用tts模块语音文字互转然后传入llm;另一种是直接多模态模型端对端);追问:纯语音场景下用户如果长时间没有收到反馈可能会觉得卡死,为了用户体验如何改进?(及时反馈机制,每成功一个小步骤就反馈一下)如果你入职之后需要开发某个业务功能,但是涉及十几个不同部门对业务仓库,你怎么用AI最快速度帮助你开发业务?(先读每个仓库模块的文档,没有文档的仓库需要和AI一起check源码生成文档,开发循序逐模块、测试通过之后再进行下一步,严格规划和约束AI的流程计划)没有八股,但问了一嘴:AI时代,八股这些基础还重要吗?我:重要,sql关键字细节这种可以用到了再查,但是乐观锁、悲观锁、消息幂等机制等等是需要了解底层的,否则对业务上限有限制刷题前我以为要被拷打,问:要不来道dp吧,图论和树没怎么练过可能不会面试官嘿嘿一笑:没那么难最后来了一道leetcode easy:合并两个有序数组,不允许开新数组。嘴角压了2分钟后,双指针5分钟秒了,处理边界情况的时候面试官:好了别写了。后面聊了一下部门情况,base偏好,还提了一嘴不想选外卖选到店业务,面试官感叹:你蛮善良的,最后还交流了一波在商言商的商业理论。最后祝北京相见,知道应该稳了后续4.10 offer (hr电话都没打、直接发的邮件),已接
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