快手AI应用开发算法一面面经

1.自我介绍
2.LangGraph相比于LangChain有什么优势?LangGraph的状态快照机制了解吗,大概是怎么实现的?你的向量记忆库是如何更新用户画像的?
3.如何区分短期记忆和长期记忆? 安全护栏是如何实现敏感词拦截的?
4. 在RAG中,文档切片的粒度如何选择?
5. 向量数据库索引中,IVF_FLAT和HNSW有什么区别?各自的适用场景?
6. 什么是CoT?为什么它能提高模型处理复杂任务的能力?
7.HTTP协议中GET和POST请求的区别?
8.介绍一下Function Call的流程,模型是如何知道该调用哪个工具的?
9.介绍一下vLLM中PagedAttention的原理
10. 大模型应用中常见的幻觉有哪些类型?在工程上如何缓解?
11. Python中列表和元组的区别
12.介绍一下Python中的装饰器及其应用场景
13.手撕:无重复字符的最长子串
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04-27 18:48
已编辑
门头沟学院 算法工程师
一面过后转岗被捞起来了直接从二面开始,好运来!1.面试官业务介绍(直接说该岗位是产品+研发的复合岗位,偏产品设计,快手在安全风控 PR 领域的agent应用探索,研发主要是一些 skills ,harnness engineering 搭建)2. 实习介绍(20 min)-你从业务角度分析一下你的实习经历,包括你接到需求如何处理,如何设计。-实习过程完成的工作会用哪些指标进行衡量,介绍一下包括冷启动0-1 以及上线后的如何通过用户反馈构筑数据飞轮。-那你了解哪些方法根据用户反馈去尽量全而深的了解真正痛点,从而指导你的开发工作,你实习中是否有这样的经历,如果有可以结合经历讲讲。3. AI的出现你认为会对程序员的工作造成了什么影响。4. harness engnering 是什么,你对他有什么理解- 如果让你构筑你会做那些工作。5. 基于你对agent的理解,你认为未来agent的发展会如何发展如何变化。6.快手有很多 AgentOS团队以及 AI应用开发团队,会做大量基础底层能力的建设,但是未来我们是否需要再去花重资产去投入呢?你可以说一下你对这些的理解,你可以从 模型 框架 skills 等等 方面去展开说说,哪些你认为需要重投入,哪些不需要。7. 确认到岗时间以及意向算法:反转链表反问:明确岗位面试感想: 面试官说 AI的出现模糊了传统岗位的职责边界,未来需求的是复合型人才。
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