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增长方向算法工程师面试题库

面向增长方向算法工程师相关面试,围绕Agent、数据策略、训练、Agent评测、ReAct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。

5 道题目建议用时 15 分钟专项面试练习

全部题目 5 道题

01

请介绍一个你深度参与的项目,说明问题背景、现有方法、你的具体贡献和最终结果。

考察候选人能否用结构化方式讲清项目背景、技术路线、个人贡献和结果,验证简历真实性和研究深度。
02

从零实现一个可用的 Agent harness,至少需要哪些组件?请说明各组件职责。

考察候选人对 Agent 运行框架的整体架构理解,以及能否从工程角度拆解核心模块。
03

ReAct 范式早在 2023 年就出现,为什么到 2025 年才广泛流行?请分析可能原因。

考察候选人对技术演进与产业条件关系的理解,能否从模型能力、工程生态和需求侧多角度分析。
04

请简述如何手写一个 ReAct Agent,包括核心循环、工具注册和终止条件。

考察候选人能否把 ReAct 概念落到可执行代码结构,理解 prompt、循环、工具和终止条件的关系。
05

在 Agent 方向,你如何看待数据收集与模型训练的关系?会优先做什么?

考察候选人对数据与训练投入优先级的判断,以及是否理解合成数据、评测和训练之外工作的价值。
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