滴滴垃圾kpi面 (ai方向)

1. 大模型微调与Prompt工程的区别是什么?

2. 大模型推理过程中常见的显存优化手段有哪些?

3. 如何评估大模型生成内容的准确性与 hallucination 问题?

4. 大模型服务部署时,如何平衡推理速度与模型效果?

5. 你的RAG 检索增强生成的整体流程和关键模块是什么?

6. 大模型接口调用时,如何做参数调优与结果过滤?

7. 大模型在多轮对话中如何保持上下文一致性?

8. 大模型服务如何做并发控制与请求排队策略?

9. 接口高并发场景下,如何设计限流与降级方案?

10. 数据库索引失效的常见原因及排查思路?

11. 分布式系统中,如何保证接口幂等性?

12. 后端服务异常处理与全局统一返回如何设计?

13. Redis 在项目中常用场景及缓存穿透、击穿解决方案?

14. 微服务架构下,服务间通信与熔断机制如何实现?

15. 接口安全:鉴权、防重放、参数校验关键点?

16. 慢接口定位与性能优化的步骤?

17. 大模型与后端服务对接时,如何做异步回调与超时控制?

18. 项目中如何做日志规范、监控告警与问题排查?

19.平时怎么使用ai,讲讲心得

20.你的项目里面这个怎么对字段进行加密和解密处理
手撕反转链表,面试官也没在面试系统上出题,随口说的,感觉好像kpi面,面试官有气无力的,看表情没有什么波动,淡淡的感觉,就像被老板临时找来工作,应付面试一样,果然10分钟内没通知二面就是挂了,半小时后面试结果邮件,垃圾kpi面 #AI求职实录#
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发布于 03-23 00:44 广东
我咋看着不是kpi面啊
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发布于 03-22 22:14 北京
感谢分享!
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发布于 03-19 00:54 广东

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目前是郑州大学的研二,想要找大数据开发的工作,目前没有实习,现在已经学了ssg的离线数仓,能找到暑期实习吗?我是应该坚持找暑期实习还是再学一下实时数仓。
睡不着的二进制:熟悉八股,数仓架构,组建原理,手撕sql,准备的差不多百分之60道80就可以投递,前提简历准备好,边面试边准备边查漏补缺
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还没进大厂的时候,总会对它有很多想象。觉得那里项目更厉害、同事更强、每天做的事情都会很有挑战。好像只要进去了,职业生涯就自动上了一个台阶。真正进去之后,我第一次明显“祛魅”,其实是在工作了一段时间以后。某天突然意识到:原来很多事情也不过如此。日常工作大多是接需求、改逻辑、补功能,流程和别的公司并没有本质区别。很多任务看起来复杂,其实只是因为你之前没有接触过相关模块。一旦做过一两次,套路就逐渐清晰了。再遇到类似的需求,本质上还是重复劳动,只是换了点细节。还有一个变化,是对“大厂光环”的感觉慢慢淡了。刚开始会觉得同事都特别厉害,但待久了会发现,大家也都是普通人。有人经验多一点,有人表达能力强一点,也有人只是做得比较久。项目推进的时候,一样会遇到需求改来改去、沟通反复确认、上线前紧张赶工。慢慢你就会明白,大厂并不是一个完全不同的世界,它只是资源更多、流程更成熟的一家公司。很多工作本质还是在解决具体问题,而不是每天都在做什么“改变世界”的事情。当这种认识慢慢建立起来,对工作的期待也会变得更实际一些。不再把平台想得太神奇,也不再把每一份任务看得太宏大。它就是一份工作,有挑战,也有重复,有成长,也有琐碎。看清这一点,其实反而更轻松。
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