平安产险 数据分析 笔试

继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论1.项目拷打2.代码题：数组中仅一个元素出现一次，其余均出现两次，要求线性时间、常数空间复杂度3.介绍实习经历4.Mcp server的构建方式。5.大模型调用Mcp工具的完整流程。6.工具多导致token数过多的解决办法。7.上下文管理的实现方式。8.如何判断当前对话与历史对话有无关。9.上下文过长时的处理方法。10.介绍了解的强化学习内容11.分享一个最有挑战的经历

1. Spring Boot自动配置原理是什么？和Spring有什么区别？Spring Boot自动配置原理：核心机制：@SpringBootApplication注解包含三个关键注解@EnableAutoConfiguration：启用自动配置@ComponentScan：扫描组件@SpringBootConfiguration：标识配置类自动配置流程：Spring Boot启动时加载META-INF/spring.factories读取所有EnableAutoConfiguration配置类根据@Conditional条件判断是否生效满足条件的配置类自动注入Bean示例： @Configu...

自我介绍以后开始拷问：项目：1，如何做到筛选视频困难样本的（只有这个答得有点曲折，也记不清项目里面是怎么做的了，其他答得还好的都记不清了，后面也知道了这个经历和公司业务内容强相关）八股：A。面试官说先从Python基础问起（问之前还确认了我用C还是用Python）：1，Python里面可变对象跟不可变对象的一个区别，及其含义，以及模型训练当中怎么用2，Python里面可变对象包括什么，元组算不算可变对象3，对上一个的follow up：可变对象和不可变对象的本质区别？也即list能不能作为哈希表的key？（可能因为上一个问题答得隔靴搔痒没有切中面试官的心意）4，什么是全局解释器锁GIL，在这种情况下怎么进行多线程编程5，什么情况下会用多进程什么时候会用多线程6，多进程之间做并发的话怎么去做数据共享以及同步互斥（一开始自己回答了Lock，后来面试官提示是多线程之间做的并发，于是端上了Event和Semaphore Quene等）7，了解过Python装饰器的作用吗，在代码里面有没有用过，它的原理是什么8，Python在数据处理当中常见的性能优化手段9，10个T的视频数据浏（浏览数据或者点赞数据），想去统计这些数（每个视频的观看人数和点击人数）。这个东西用Python来写的话，会怎么去写（后续补充：在本地的机上面处理，而不是说用分布式那种那个来处理。10个T还不至于一定要上分布式）B，计网：1，HTTP跟HTTPS区别和联系C，数据库1，了解数据库事务吗，简单讲讲2，LEFT JOIN 和INNER JOIN的区别（但是本人对数据库实在不熟不知道有没有听错问啥……）D，大模型Transformer里面会用那个Flas Attention跟那个Paged Attention去优化，它们的那个区别跟那个原理是什么代码手撕：最长回文子串，不过是直接返回子串面试官看我补全代码以后捉了点bug就没说别的了，问了问时间复杂度以及有没有比动归更好的解法（此外我听过一个说法，说如果面试官直接问你hot100原题就是很想招你进来了，我不清楚）反问环节：1，这个实习岗位具体做什么？业务场景是什么？——主要围绕 TikTok 直播的音视频内容理解与标签体系建设。在连麦、试音等场景下，对内容进行识别后自动打玩法/分类/风格等标签。目标是提升标签质量（准确率/覆盖率等）并推动自动化。工作会包含线上推理服务与工程链路设计，配合策略/算法团队做模型与策略调优2，使用什么模型对数据打标签？开源还是闭源？——同时会做开源与闭源大模型的对比实验，效果好的方案会通过实验与切流获得更多流量。根据内容来看感觉这个应该是加了AI调用和提示词工程的python后端开发，整体更偏工程，也无怪乎大模型这块也就问了这么点btw喜茶的提拉米苏浓巧好喝

整理下面经攒攒人品1，项目拷打2.语音合成的情绪识别怎么完成的?3.多agent相当于集成的插件吗?4.Redis的缓存怎么实现的?5.了解MySQL吗?6.SQLite怎么做的?7.你要如何实现长期存储?8.如何实现仅仅毫秒级别的延迟?9.多模态大模型中的预训练?10.图像预处理方法?11.深度学习关于图像的算法?12.Transformer的架构?