高德测开一面

好久没记录了 但是这次面了90多min 面试官给了很多建议
1.自我介绍 讲重点
2.实习当中学到了哪些测试理论和方法
3.讲一个你开发的最能体现你能力的测试工具
5.拷打ai项目 微调是怎么做的
6.prompt的格式 幻觉问题怎么办
7.大四和大一相比进步了哪些?
8.实习阶段学到了哪些东西?收益是什么?怎么应用的?
9.实习这边的项目架构是什么 对应有哪些测试方法
10.广告模型是怎么测试的
11.场景题 看到我背后有个灯的旋钮 怎么测
12.测试流程 你怎么理解的
13.有没有跟客户沟通的经验
14.设计模式
15.python最熟悉的架构
16.linux用过最复杂的命令
17.多线程的锁有哪几种 有什么区别
18.常用的数据结构 讲一个复杂点的数据结构
19.手撕三道 1.无重复字符最长子串 2.最长公共前缀3.最短路径计数系统
20.用过最复杂的sql查询语句
21.实习什么情况 转正吗 对北京的看法 对落户的看法
22.反问
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1. 手撕 合并区间2. 八股1)请介绍 Transformer 的结构组成及各部分作用,在长序列时空数据中,2)如何降低 Transformer 的计算复杂度?常见的稀疏注意力变体有哪些?3)GNN的消息传递机制是怎样的?在时空图中,如何结合时间信息编码节点特征?你接触过哪些时空 GNN 模型?4)LoRA微调的原理是什么?秩 r 的选择会对模型表现产生什么影响?5)RAG的完整流程,在时空出行数据场景里,构建向量检索库时如何处理时间衰减对召回的影响?6)强化学习在 Agent 优化中的应用,结合出行推荐 Agent,你会如何设计 Reward 函数?3. 项目1)微调时的训练数据是怎么构建的?如何保证样本多样性和质量?2)在 RAG+时空知识图谱的 Agent 系统中,知识图谱更新的机制是怎样的?是怎样保证实时性的?3)在大规模轨迹数据下是怎么做负采样(Negative Sampling)的?4)训练 LoRA 模型时,你是如何选择冻结层的?依据是什么?5)在高并发查询 Agent 系统中,你会如何优化召回和生成阶段的延迟?4. 开放题1)大规模 Agent 系统在多线程/多进程场景下的资源调度策略如何设计?2)如果你要在 GPU 资源有限的条件下同时提供推理和微调服务,如何做资源分配和任务调度以保证时延和吞吐?
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