中兴电源开发岗一面

业务场景1：AI美食推荐系统（临时饮食需求响应不足）美团某AI美食推荐系统对“临时饮食需求”响应不足，如用户突然想吃“低卡减脂餐”“适合儿童的软食”，推荐结果仍以历史偏好（如重口味川菜）为主。问题1：如何让AI美食推荐系统更精准捕捉用户的“临时饮食需求”？追问1：你会设计哪些“临时需求标签”入口（如快捷按钮、语音指令）？标签体系如何分类？追问2：临时需求与历史偏好冲突时（如平时吃辣突然要清淡），推荐权重应如何调整？追问3：如何判断用户的“临时需求”是一次性还是长期变更？依据哪些行为数据？业务场景2：AI骑手调度系统（恶劣天气+高峰订单积压）美团某AI骑手调度系统在“恶劣天气+用餐高峰”时，常出现“部分区域订单积压”“骑手抢单冲突”等问题，导致配送延迟率上升50%。问题2：如何优化AI骑手调度系统在“恶劣天气+高峰”场景下的效率？追问1：你会如何调整骑手派单优先级？需考虑哪些因素（如骑手位置、负载量、天气适应能力）？追问2：针对订单积压区域，是否需要动态调整配送费激励？调整幅度如何计算？追问3：如何让系统提前预测“恶劣天气下的订单峰值”？需纳入哪些预测因子？业务场景3：AI生鲜质量检测系统（肉类新鲜度判断不准）美团某AI生鲜质量检测系统（通过拍照识别）对“肉类新鲜度”判断准确率低，常将“轻微变质肉”误判为合格，导致用户投诉。问题3：如何提升AI生鲜质量检测系统对“肉类新鲜度”的判断准确率？追问1：你会让模型重点识别肉类的哪些新鲜度特征（如色泽、纹理、脂肪分布）？如何获取标准样本？追问2：检测时是否需要结合“环境因素”（如拍摄光线、角度）进行校正？如何实现？追问3：当检测结果存疑时，应如何提示用户和商家（如建议“进一步检测”“谨慎购买”）？

岗位：AI算法-自动驾驶算法面试地点：杭研所一面 50min复盘笔试，问了道选择题，牛顿迭代法求解的公式和意义开始上压力，表示我的简历侧重于机器人控制而不是感知，自驾更难的是感知，问我的项目有哪些用到感知算法的（说实话这是已经觉得要无了，不过叽里咕噜说了一通）之后回到具体项目RL训练机器人运控模型的输入输出模型架构，sim2real的gap，怎么解决学校项目，点云数据的处理过程，原理，最终效果手撕 和为k的子数组，力扣原题，前缀和+哈希一面后等了一个多小时没等到二面，等到开饭了hh，二面到下午了二面 50min起手依旧是项目拷打，跟一面类似，穿插了很多八股，主要总结下八股吧ros系统的通信方式有哪些：话题 服务 参数服务器模仿学习数据预处理的dataset和dataloader的区别过拟合和欠拟合，怎么缓解k折交叉验证自注意力机制，QKV含义，为什么除根号dFocal loss怎么优化不平衡样本还有一些很碎的，属于是面试官想到哪点问哪点手撕 两个长方形计算iou（交集/并集）三面 25min主管面挑一个自己觉得最有挑战性的工作讲一下遇到的困难怎么解决为什么放弃第一代方案，怎么决策的与不同专业同事或者同学之间的协作，意见不合怎么处理怎么看待到大厂做一名螺丝钉，会不会觉得被埋没整体流程大概上午10.00开始，下午3.00面试结束，刚刚看到入池，114525定律还是准的哈哈华子应该是最后一个面试的私企了，接下来要休息一下了，有空了把这几个月的面试经历和体验系统整理一下发出来最后，杭研所虽然挺小的，不过风景真的还算不错（你看这池子它又大又深

1.自我介绍，自我介绍+详细介绍一个你主导的AI项目，重点说明其中遇到的最大挑战及你如何通过产品设计/策略解决的?2.设计一个推荐系统时，如何平衡“短期点击率和“长期片》户价值”(如生态健康、留存)?需要考虑哪些关键指标和机制?3.解释-下AI产品中的“数据飞轮”(DataFlywheel)概念。4.你曾调用过哪个最好用的模型的API?(回答思路:比较开放，最好结合真实使用场景，突出型优势和实际价值)5.你读过AI论文/技术报告吗?6.过去一年，你读过哪篇AI论文/技术报告两次以上，对你工作的帮助是什么?7.假设要为美团商家端开发一个智能客服系统你会怎么设计产品功能和交互流程?8..当AI算法团队和业务团队对产品方向有分歧时，你会怎么协调和推进?9.如何降低Prompt工程的系统复杂性?10.用户对LLM输出结果(幻觉、偏见)大规模投诉时，作为PM应如何制定应急方案?11.为提升LLM服务并发性能，除增加算力外可从哪些产品层设计优化(如缓存、蒸馏、请求合并)?

中兴的蓝剑计划开的还算不错，但其中房补占比很大，且只发六年，这和互联网大厂（腾讯，京东等）相比，还值得去嘛，求解答