华为终端BG软件部秋招开启!

2026.4.2 感谢信2026.3.19纯KPI面试，25min，无算法题，不开摄像头，面试官提到需要语音经历的候选者1. 自我介绍2. 介绍研究生方向3. 如何提高GPU利用率4. 介绍实习5. 你了解目前的一些大模型吗（包括架构）？6. 是否了解音频相关的模型7. 手里的offer的情况

这两天陆陆续续开始做笔试了，但是感觉这跟hot100不沾边吧，完全没思路目前就做了携程美团米哈游的，我报的java但是米哈游选择题还都是cpp（qwq）完全不懂qwq感觉拼尽全力也就能过一两题甚至一题都没过......但是hot100确实刷了啊然后马上就是多多和小红书还有蚂蚁，我问问这难度这么高是必须要全a才能进面吗，还是说占比不高qwq

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？20.大模型高并发调用时，如何做限流、降级和成本控制？

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1.项目拷打2.实习拷打3.检索融合的具体流程是什么？召回后有没有做 Rerank？4.Rerank 后返回几个块（Chunk）？有没有针对这个返回数量做过验证？5.Rerank 后的 TopK 截断是怎么做的？为什么是这个值？有没有其他截断方案？6.讲一下上下文工程（Context Engineering），Agent 的记忆（Memory）是怎么做的？7.请详细讲解分布式令牌桶限流的实现。8.漏桶算法（Leaky Bucket）的原理讲一下。9。滑动窗口算法限流讲一下。如果用代码实现，滑动窗口的结构体会包含哪些字段？10.滑动窗口和令牌桶相比有什么缺点？11.在 Redis 中，你会用什么数据结构来实现滑动窗口限流？12.LRU 缓存的实现原理讲一下。13.布隆过滤器（Bloom Filter）的底层原理和适用场景讲一下。14.MySQL 索引会在哪些情况下失效？15.在使用 LIKE 进行模糊查询时，索引什么情况下会失效？16.MySQL 的事务隔离级别有哪些？如何保证一致性？17.详细说说 MVCC 的实现，ReadView 的生成时机是怎样的？18.在不同的隔离级别下，一个事务分别会创造几个 ReadView？19.MySQL 都有哪些锁？它们的作用分别是什么？20.为什么选择 Python 和 Go 作为技术栈？在处理并发时有什么区别？21.手撕代码：实现反转链表