蚂蚁智能化应用开发二面面经

1.请介绍你所了解的星际悦动公司，可包括主营业务，核心品牌，核心产品等方面进行回答2.对星际悦动印象最深刻的产品是?原因3.是否遇到过看似不可能做到的任务，是怎么应对的，最后取得了什么效果?4.（前面提到了数据分析）结合你近两年的一次经历具体说说你用了哪些数据或方法以及运营的效果如何?5.你是如何设计创新方案并保证其可行性的，方案中有哪些创新点?最后这个方案落地的效果如何?6.能否分享一次在过去两年中你调整策略应对客户不认同的经历，具体描述你是如何操作的，以及最终是否成功说服了对方?

引子：三句话，我决定要他了最近团队业务扩张，所以有一些HC，我也因此成了“兼职面试官”，每天都在跟不同的候选人打交道。面得多了，一些有意思的现象就浮现了出来。这篇文章，就是我最近的一些观察和思考。有天晚上，我面试了两个同样有三年工作经验的工程师，都问了同一个问题：“谈谈你做过的最复杂的项目或者说你认为最有价值的项目？”第一个候选人滔滔不绝，讲了足足15分钟，从微服务架构的拆分一直聊到Docker的容器化部署，各种技术名词甩得飞起。可一旦循着问题深入提问，他就支支吾吾，东扯西扯，答非所问了，最后我在面试记录上默默记下：“技术面广，但深度不够，理解浮于表面，不太合适，pass。”第二个候选人听了我...

一面: 1.八股：Encoder与decoder的中Attention区别？2.八股：Attention如何计算？为什么除以根号下Dk？mask attention是如何实现的？3.八股：除了MHA还知道哪些(GQA MQA MLA)讲原理4.八股：为什么要用位置编码？为什么要用sin_cos？5.项目：问之前实习的Agent的设计逻辑，问创新方法的实现6.项目：你提到用DeepSpeed做SFT训练，请讲一下DeepSpeed ZeRO Stage 1-3的区别，以及什么时候用FSDP会更好？7.项目：问Agent的工具tool的设计，是否是workflow形式8.项目：了解哪些agent开发框架，例如langchain和LlamaIndex，他们核心应用场景有何不同9.项目：问数据的输入输出格式如何保证大模型输出稳定的json做了哪些工作10.智力题：有12个外观相同的芯片、其中一个重量不同(不知轻重)，用天平最少称几次能找出这张芯片？11.代码题：lc215 数组中的第K个最大元素

算法岗越来越卷，还在纠结简历写什么？ 拒绝千篇一律的“minist手写数字识别”！ 今天盘点 3 个不同技术方向的硬核项目，建议根据自己的赛道，选一个死磕到底！👇1️⃣ 【LLM 应用赛道】—— 紧跟风口  📂 项目：基于 LangChain + RAG 的垂直领域问答助手为什么做： 现在 10 家面试 8 家问大模型。不懂 RAG（检索增强生成）真的很难聊！核心考点： 向量数据库 (Milvus/Faiss)、Prompt Engineering、文档切片策略、甚至 LoRA 微调。一句话亮点： “解决了大模型幻觉问题，实现了基于本地私有数据的精准问答。”2️⃣ 【硬核基建赛道】—— 专治手痒  📂 项目：从零手撸 Transformer (Pytorch复现)为什么做： 别只做“调包侠”！面试问 Multi-head Attention 细节又又又卡壳了？核心考点： Self-Attention 矩阵计算、Positional Encoding 原理、Mask 机制。一句话亮点： “不依赖高级 API，从底层张量运算构建模型，深入理解 Attention 机制。”3️⃣ 【AIGC 视觉赛道】—— 视觉魔法  📂 项目：Stable Diffusion 扩散模型复现与 LoRA 微调为什么做： CV 岗已经从“识别”卷到了“生成”。不要再玩那个YOLO ！核心考点： DDPM/DDIM 采样原理、UNet 结构（mile-stone）、CLIP 多模态对齐、ControlNet 控制生成。一句话亮点： “掌握 AIGC 核心流派，具备模型微调与可控图像生成能力。”💡 最后的小建议： 项目在精不在多。 与其罗列 多 个 Demo，不如把其中一个吃透，把遇到的 Corner Case、性能优化、思考过程写进简历里。