数字马力 ai 开发面试

1. 这个岗位是抖音电商岗位，在data部门，主要是做山寨商标识别的，可能需要用到多模态模型对山寨logo识别，或用到AIGC模型生成一些山寨logo2. 介绍完自我介绍，就是一道力扣困难题，求两个有序数组中位数，要求时间复杂度log(m+n)，可能需要二分法，但之前看力扣答案还看不明白，再写下去属实是浪费时间3. 项目深挖，主要是问我textual Inverion和Lora的作用，没有问我的论文4. 八股：Lora实现细节，PPO实现细节，是否知道大语言模型常用的旋转位置编码，是否了解deepseek的GRPO，你对多模态模型了解多少5. 思维题：如果你和一个人比赛但是你的胜率较低，你是选择五局三胜还是三局两胜获胜的概率大？答案应该是三局两胜，我跟面试官说可以建一个二叉树用回溯法求全概率然后比较。但是他让我用直觉判断，果然我的直觉是不准的，选了五局三胜。6. 开放题：如果让你去生成一些山寨logo，该怎么做。我回答的是首选图像编辑模型，在原有logo的基础上通过语言进行额外控制，可以最大限度保留原logo特征；因为logo的颜色较为单一，可以考虑用controlnet➕线稿修改的方式生成。线稿修改可以人工提供一些样本，成本相较于直接人工绘制山寨logo较低。

一、基础概念类1. 什么是嵌入式以太网？答：嵌入式以太网是指在嵌入式系统（如 MCU、SoC、ARM 处理器）中实现以太网通信功能，使设备能够通过以太网进行数据传输，常用于工业控制、智能设备、物联网、车载系统等领域。其核心组成包括：MAC（Media Access Control，媒体访问控制层）PHY（物理层芯片）网络协议栈（如 TCP/IP）驱动程序（MAC、PHY 驱动）2. 嵌入式以太网的典型应用场景有哪些？答：工业自动化（PLC、工业网关）智能家居工业相机、视觉系统医疗设备物联网终端网络设备（交换机、路由器的控制平面）3. 以太网在 OSI 模型中工作在哪些层？答：物理层（PHY）：...

时间比较长，1个多小时，忘记录音了，隔了几天，记录个大概（由于我主要学的是智能体应用层开发，关于一些模型底层的不太会，所以记得不是很清楚），已过。1.自我介绍，介绍项目2.讲了一下自己参加的几个竞赛3.首先着重第一个智能体项目（比赛项目）进行了解4.拷打RAG（接近30min，全流程都详细询问，包括算法，设计，优化等）5.如何实现混合检索的？（检索来源，比重，RFF等）6.Ranking重排序7.拷打MCP（和function-call核心区别，项目中如何构建MCP Server，如何使用等）8.模型微调（几种模型微调的方式，LORA等）9.Transformer（注意力机制）10.项目中如何使用ReAct的？11.提问了第二个Java项目?12.点赞场景下使用那种缓存策略（两种，旁路和写回）13.为什么使用HeavyKeeper算法进行热点识别存储？14.如何通过Redis实现点赞的写聚合？15.提问（个人优势，学习能力，未来职业探讨等）16.反问。第一次面这么长时间，汗流浃背了属于，问的比较细，由于自己搞的更多的是Java后端和智能体应用开发，对于哪些更底层的了解的比较少，但好歹结局还是比较好的。后面还是得多学点东

bg双非一本，9月中旬开始投递，官网总投递数300左右（以岗位计）以下为面经，无特殊标注均为Java岗，想看感想的可以直接拉到最后cvte 9.26一面1、介绍一下简历里的项目（是的没有自我介绍）2、竞赛情况（我简历上写了蓝桥杯）3、在做项目过程中遇到的最困难的问题4、有了解过规则引擎吗（没听过）规则引擎是一种将业务决策逻辑从应用程序代码中剥离出来，并基于预定义规则来自动执行决策的技术，简单来说，就是把if-else写成可热拔插的配置，让业务人员改规则而不用改代码，常见的规则引擎有Drools、Easy Rule等5、Redis持久化机制6、CompletableFuture实现原理7、项目8...