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面向Agent算法工程师相关面试,围绕自我介绍、实习经历、推荐系统、职业规划、系统设计等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

28 道题目建议用时 84 分钟专项面试练习

全部题目 28 道题

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用户标签数量很多时如何存储与处理?标签是否需要区分权重,强限制与弱限制如何建模?

考察候选人对多标签场景下数据规模、权重建模和强弱约束区分的理解,能否把业务语义转化为模型特征。
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请介绍DCN-V2的网络结构与特征交叉实现方式,并说明你在排序模型选型中对比过哪些特征交叉模型。

考察候选人对经典特征交叉模型的掌握程度,是否真正理解DCN-V2的结构原理以及选型依据。
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在滴滴的四层标签体系中,基于Decision Model的分层预测与Beam Search是如何实现的?为什么选择32-32的束搜索宽度?

考察候选人能否讲清级联打标系统的整体设计、束搜索的作用机制以及超参数选择依据。
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你提出的多Agent“能力盲区”和“交互冗余”为什么要内化到模型参数中?规划模型与执行模型如何协作和训练?

考察候选人对多Agent协作本质的理解,能否论证将协作能力内化到参数的必要性,并讲清联合/交替训练设计。
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