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投递的ai应用开发，怎么感觉在招算法工程师

1、自我介绍2、现场笔试：用 Trae 二十分钟写一个工具我通常会先自己确定功能最小闭环，再用 AI 帮我补骨架代码、参数解析和异常处理，然后自己做最后校验，不会完全依赖 AI 自动生成。因为这种场景最容易出问题的地方不是代码量，而是需求理解错、接口设计乱、边界没处理。下面是一种比较适合这种面试场景的小工具写法，功能是读取文本，做清洗后统计高频词，输出前 k 个词，结构简单，也方便快速展示工程习惯。 import re from collections import Counter def clean_text(text: str) -> str: text = text.lower()...

感觉自己说不明白业务逻辑...1. 业界目前针对特征交叉是怎么处理的？2. 你们当前模型的主要网络结构是什么样子的3. 模型的embedding维度是多少？不同特征的embedding维度是否相同？4. 当前的方案有没有考虑使用大模型进行处理？5. 介绍一下不同的召回方式以及召回原理6. 召回的模型是什么样子的7. AUC的概念，计算过程？8. 还有没有其他相似的评估指标，为什么需要其他评估指标9. 训练样本的形式有哪些？分别进行解释10. 代码1: 手撕TSFM11. 代码2: 股票交易，最多两次操作，利益最大值

1. 介绍一下你的 RPC 项目？这个项目是实际应用还是练手？2. 你的 RPC 框架中，应用服务器可以有多台，怎么选择调用哪一个？这涉及到负载均衡策略。常用的策略包括：轮询（Round-Robin）：按顺序依次分配，适合各服务器性能相近的场景。随机（Random）：随机选择一台。哈希（一致性 Hash）：根据客户端 IP 或请求参数的 Hash 值绑定到固定节点，适合有状态服务或需要缓存命中率的场景。加权轮询 / 最少连接数：根据服务器的实时负载或预设权重进行动态分发。我的 Demo 中主要实现了一致性哈希和单纯的轮询机制。3. 怎么保证多个应用服务器之间数据的同步呢？RPC 框架本身是一层...