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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

考察候选人对常用优化器原理的理解，包括SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam、AdamW的区别、联系及适用场景。

考察候选人对欠拟合问题的识别和解决能力，包括从模型、数据、训练策略等多角度调优的实战经验。

考察候选人面对真实困难时的分析路径、技术判断和落地能力，而非只描述困难本身。

考察候选人对调度问题的建模能力、算法选型依据以及对实际约束的理解深度。

考察候选人的合规意识、数据最小化思维以及将合规要求落到工程方案中的能力。

考察候选人对行业的理解深度、判断依据，以及个人规划与岗位方向的匹配度。

考察候选人能否把项目讲清楚，包括业务目标、个人贡献、技术选型和可量化结果，判断其真实参与深度。

考察候选人对特征链路和生产一致性的理解，以及是否具备从数据到模型效果的归因分析能力。

考察候选人对共线性的识别手段、影响判断和处理方案是否具备工程落地经验。

考察候选人对GRPO落地细节、奖励函数设计和调优闭环的真实掌握程度。

考察候选人对共线性的检测手段与处理策略，以及是否理解其对不同模型的影响差异。

考察候选人对 GRPO 的实操理解，包括采样、组内归一化、奖励设计与调优，判断是否真正跑通过训练闭环。