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大模型算法工程师面经合集
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面经 01
面试岗位：大模型算法岗 ｜ 面试时间：2026 年 3 月 21 日
- 平时都是怎么学技术的
- 线程和协程的区别？
- 了解过线程池吗，为什么要用到线程池
- 知道哪几种线程池？
- 把一个任务扔进线程池会用什么方式处理
- 知道哪几种拒绝策略，基于什么样的场景会去选择这样的拒绝策略
- 多线程场景下，如何保证线程安全
- Synchronized ReentrantLock的区别？
- 发生死锁的条件？
- 使用锁的时候有哪些注意事项，怎么样加锁会比较好一点
- JVM内存结构
- int变量和Object变量会放在哪个区域？
- GC算法各自适用的场景？
- ACID，原子性一致性怎么实现的
- 优化一个索引或者设计一个索引，需要考虑哪些
- B+树结构，为什么要用B+树，有什么优点
- 什么是空间局部性
- 系统架构大概是怎样的
- 生产过程的数据怎么记录的
- 为什么要用阿里的大模型
- 分块策略怎么做的
- 怎么评估检索效果
- 如果问了一个知识库里没有的问题，系统怎么表现
- 检索效果不好的话，如何排查和优化
- QPS特别高的话系统会有什么瓶颈
- 项目中redis的作用
- redis的IO模型
- redis为什么快
- 为什么用Cache-Aside，为什么不用其他策略
- 热点key该怎么处理
- 分布式锁的维度？
- 抢购过程整体链路？
- 100万人同时抢一个商品怎么解决
- 用户同时在多个分片抢购怎么解决
- 为什么用MQ，有什么作用
- 如何判断消费成功
- 如何保证消息幂等性
- 假如系统10分钟内一直告警，运维agent怎么去处理，有什么好的优化方案
- 手撕：LRU 缓存
面经 02
面试岗位：大模型算法岗 ｜ 面试时间：2026 年 3 月 16 日
- 你们的“线索评分”机制是如何运作的？
- 如果出现“线索评分高，但实际转化率低”的情况，你怎么看待？如何提升 ROI？
- 场景题（共享屏幕看代码）：如何设计 Prompt，让大模型严格按照指定的 JSON 格式输出，且不包含多余的废话？
- 如果大模型“幻觉”或者没有严格按格式输出（比如缺失字段、格式乱掉），系统层面如何做兜底和容错处理？
- 如果是做实体抽取或确定的逻辑分类任务，你会怎么调整 temperature、top_p 等参数？
- 你简历上提到系统平均耗时是 800ms，这个 800ms 在系统内部的链路分布是怎样的？
- 看你 23-24 年在华为待的时间比较短，离职原因是什么？
- 现在为什么考虑从百度看机会？
面经 03
面试岗位：大模型算法岗 ｜ 面试时间：2026 年 3 月 10 日
- 商机智能体项目的背景与你的核心职责是什么？
- 你们是如何优化知识库检索（RAG）准确率的？
- 针对大模型响应慢的问题，系统耗时层面做了哪些优化？
- Go 语言原生的 Map 是并发安全的吗？在项目中如何解决并发读写问题？
- 平时开发中，MySQL 的慢查询你们是如何排查和优化的？
- 从上一家公司（百度）离职的原因是什么？目前的期望薪资如何？
面经 04
面试岗位：大模型算法岗 ｜ 面试时间：2026 年 2 月 28 日
- MLA为什么比MHA好?
- 权重吸收中间遇到的问题。
- KVcache的离线计算与非常用kvcache的卸载加载
- 还有什么kvcache优化的相关的tricks
面经 05
面试岗位：大模型算法岗 ｜ 面试时间：2026 年 2 月 27 日
- 实习拷打
- 模型蒸馏的数据如何做的?如何清洗馏得到的数据?
- 有没有使用强化学习做过数据仿真。
- 有没有了解过训练推理一致性这个领域?
- 模型量化如何做的。gptq，qat等等，并说明为什么选择了w8a16的量化?
- 写一下ppo算法的损失函数和GAE优势函数。
- 手撕：合并 K 个升序链表
面经 06
面试岗位：大模型算法岗 ｜ 面试时间：2026 年 2 月 27 日
- PPO的原理？从维护的四个model讲，再详细讲一下训练流程和损失函数各个参数含义？
- 为什么有了reward model还需要critic model？critic model作用是什么？
- 交叉熵和kl散度的联系和区别？PPO的kl散度可以改成交叉熵吗？分类任务可以用KL散度吗？
- GRPO的kl散度和PPO的kl散度区别？K1 K2 K3估计区别？
- rollout数量 batchsize数量和计算资源(卡的数量)有什么关系？线性？非线性？
- 真实采样数量一定等于rollout数量吗？
- 提到了拒绝采样，详细讲一下
- 你是怎么设计agent的记忆系统？
- 长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？
- 你们有没有用到类似AutoGen或LangCha
本篇目录
当前问题0179
- 01
平时都是怎么学技术的
- 02
线程和协程的区别？
- 03
了解过线程池吗，为什么要用到线程池
- 04
知道哪几种线程池？
- 05
把一个任务扔进线程池会用什么方式处理
- 06
知道哪几种拒绝策略，基于什么样的场景会去选择这样的拒绝策略
- 07
多线程场景下，如何保证线程安全
- 08
Synchronized ReentrantLock的区别？
- 09
发生死锁的条件？
- 10
使用锁的时候有哪些注意事项，怎么样加锁会比较好一点
- 11
JVM内存结构
- 12
int变量和Object变量会放在哪个区域？
- 13
GC算法各自适用的场景？
- 14
ACID，原子性一致性怎么实现的
- 15
优化一个索引或者设计一个索引，需要考虑哪些
- 16
B+树结构，为什么要用B+树，有什么优点
- 17
什么是空间局部性
- 18
系统架构大概是怎样的
- 19
生产过程的数据怎么记录的
- 20
为什么要用阿里的大模型
- 21
分块策略怎么做的
- 22
怎么评估检索效果
- 23
如果问了一个知识库里没有的问题，系统怎么表现
- 24
检索效果不好的话，如何排查和优化
- 25
QPS特别高的话系统会有什么瓶颈
- 26
项目中redis的作用
- 27
redis的IO模型
- 28
redis为什么快
- 29
为什么用Cache-Aside，为什么不用其他策略
- 30
热点key该怎么处理
- 31
分布式锁的维度？
- 32
抢购过程整体链路？
- 33
100万人同时抢一个商品怎么解决
- 34
用户同时在多个分片抢购怎么解决
- 35
为什么用MQ，有什么作用
- 36
如何判断消费成功
- 37
如何保证消息幂等性
- 38
假如系统10分钟内一直告警，运维agent怎么去处理，有什么好的优化方案
- 39
手撕：LRU 缓存
- 40
你们的“线索评分”机制是如何运作的？
- 41
如果出现“线索评分高，但实际转化率低”的情况，你怎么看待？如何提升 ROI？
- 42
场景题（共享屏幕看代码）：如何设计 Prompt，让大模型严格按照指定的 JSON 格式输出，且不包含多余的废话？
- 43
如果大模型“幻觉”或者没有严格按格式输出（比如缺失字段、格式乱掉），系统层面如何做兜底和容错处理？
- 44
如果大模型“幻觉”或者没有严格按格式输出（比如缺失字段、格式乱掉），系统层面如何做兜底和容错处理？
- 45
如果是做实体抽取或确定的逻辑分类任务，你会怎么调整 temperature、top_p 等参数？
- 46
你简历上提到系统平均耗时是 800ms，这个 800ms 在系统内部的链路分布是怎样的？
- 47
看你 23-24 年在华为待的时间比较短，离职原因是什么？
- 48
现在为什么考虑从百度看机会？
- 49
商机智能体项目的背景与你的核心职责是什么？
- 50
你们是如何优化知识库检索（RAG）准确率的？
- 51
针对大模型响应慢的问题，系统耗时层面做了哪些优化？
- 52
Go 语言原生的 Map 是并发安全的吗？在项目中如何解决并发读写问题？
- 53
平时开发中，MySQL 的慢查询你们是如何排查和优化的？
- 54
从上一家公司（百度）离职的原因是什么？目前的期望薪资如何？
- 55
从上一家公司（百度）离职的原因是什么？目前的期望薪资如何？
- 56
MLA为什么比MHA好?
- 57
权重吸收中间遇到的问题。
- 58
KVcache的离线计算与非常用kvcache的卸载加载
- 59
还有什么kvcache优化的相关的tricks
- 60
模型蒸馏的数据如何做的?如何清洗馏得到的数据?
- 61
有没有使用强化学习做过数据仿真。
- 62
有没有了解过训练推理一致性这个领域?
- 63
模型量化如何做的。gptq，qat等等，并说明为什么选择了w8a16的量化?
- 64
写一下ppo算法的损失函数和GAE优势函数。
- 65
写一下ppo算法的损失函数和GAE优势函数。
- 66
手撕：合并 K 个升序链表
- 67
PPO的原理？从维护的四个model讲，再详细讲一下训练流程和损失函数各个参数含义？
- 68
PPO的原理？从维护的四个model讲，再详细讲一下训练流程和损失函数各个参数含义？
- 69
为什么有了reward model还需要critic model？critic model作用是什么？
- 70
交叉熵和kl散度的联系和区别？PPO的kl散度可以改成交叉熵吗？分类任务可以用KL散度吗？
- 71
GRPO的kl散度和PPO的kl散度区别？K1 K2 K3估计区别？
- 72
GRPO的kl散度和PPO的kl散度区别？K1 K2 K3估计区别？
- 73
rollout数量 batchsize数量和计算资源(卡的数量)有什么关系？线性？非线性？
- 74
真实采样数量一定等于rollout数量吗？
- 75
提到了拒绝采样，详细讲一下
- 76
你是怎么设计agent的记忆系统？
- 77
长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？
- 78
长期记忆如何存储？如果历史记录量非常大，怎么优化查询效率？
- 79
你们有没有用到类似AutoGen或LangCha