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算法工程师面试题库

面向算法工程师相关面试，围绕强化学习、算法、机器学习、GRPO、动态规划等主题展开练习，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。

65 道题目建议用时 195 分钟专项面试练习

全部题目 65 道题

考察对Fβ分数公式的理解、边界条件处理以及代码实现能力。

考察对梯度下降三种变体的理解及实现细节，包括更新频率、计算效率等。

考察候选人对机器学习基础概念的理解深度，以及能否结合业务场景说明选择与取舍。

考察候选人对优化算法的理解及实际调参经验。

考察二分答案思想与图搜索结合的能力，以及问题转化能力。

考察候选人能否将购物券使用问题抽象为组合优化问题，并设计出正确且可实现的搜索/枚举策略。

考察候选人对门槛判断和跳过逻辑的理解，以及是否理解券可以弃用但顺序可调。

考察候选人对经典最大子数组和问题的理解深度，以及处理多关键字优化（和最大、长度最长、左端点最小）的能力，同时评估代码实现的严谨性。

考察候选人将实际问题转化为动态规划模型的能力，特别是带权修改使数组非递减的经典问题，评估状态设计、转移方程和优化技巧。

考察候选人在真实项目中发现问题、分析问题和解决问题的完整闭环能力，以及能否清晰、结构化地表达技术细节。

考察候选人对自己项目中所用模型架构的理解深度，包括整体设计、模块作用、设计动机以及替代方案的思考。

考察候选人面对实际NLP任务时的完整工程思维，包括任务分析、模型选型、架构设计和性能优化策略。