互联网/IT行业面试题 · 数据驱动
互联网/IT行业相关面试题，按题目行业基础数据聚合。
共 47588 道真题 · 当前筛选命中 1432 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：数据驱动
考察点
技术栈
第 161 题若负责内容管理，怎样保证内容符合平台规范且能满足用户需求？ 考察内容治理中合规要求与用户需求的平衡能力及落地方法论第 162 题请你分享一下你在之前的工作中，如何通过数据分析和用户反馈来优化产品和提升用户体验？ 考察候选人将数据与用户反馈转化为产品改进行动的能力第 163 题如果Query改写后模型效果更差，该如何处理？ 考察对检索/生成链路中Query改写引入风险的诊断与回退能力第 164 题工作中是否会用大模型或代码进行推演预估？ 考察候选人将大模型或编程工具应用于实际业务预估的实践与思考第 165 题如何通过AI优化抖音推荐流的推荐效果？ 考察对推荐系统核心链路与AI优化手段的理解第 166 题在这个过程中你们是如何评估活动效果的？有没有使用什么具体的方法或指标来衡量活动的成功与否？ 考察对活动效果评估的方法论、指标选取与数据驱动能力第 167 题你是否有过训练机器学习模型的经验？请简要介绍。 考察模型训练的实际经验、方法论和数据治理意识第 168 题请说明你项目中数据集的配比是如何确定的？ 考察数据配比策略、质量平衡与训练效果评估第 169 题在项目中你用过哪些性能优化手段，如何衡量优化效果？ 考察性能优化实战经验与量化评估能力第 170 题有没有尝试过动态prompt，训练数据如何构造，如何保证policy正确？ 考察对大模型动态提示技术、训练数据构造和策略正确性保障的理解与实践第 171 题场景题：10万员工，每个员工有10个标签，从中选取500个员工能代表这10万人，选取方法是什么？ 考察基于标签分布的代表性抽样设计能力第 172 题当大模型微调后效果不理想时，你会如何系统分析并定位问题？ 考察对微调全流程的理解、问题定位方法和系统化排错能力第 173 题如何计算App Push对用户增长的贡献？ 考察因果归因、实验设计和数据指标体系构建能力第 174 题请重点说明，在你主导的项目中，你个人的具体输出是什么？这些输出为项目结果带来了哪些可量化的价值贡献？ 考察个人贡献的聚焦度、量化能力和价值陈述第 175 题请说明如何系统性地挖掘大数据产品的需求点。 考察对大数据产品需求挖掘的方法论与实践理解第 176 题你怎么进行模型的评估的，详细讲一讲？ 考察模型评估的方法论、指标选择和实操细节第 177 题如何基于地区场景（白天/夜间）和品类（OTC/处方）进行用户分层？ 考察用户分层方法的逻辑性与业务理解第 178 题新品推广初期预算有限时,你会优先选择CPM、CPC还是CPC付费模式?请说明决策依据。 考察对广告付费模式的理解及预算有限场景下的策略选择第 179 题用户退款行为存在延迟和稀疏性（部分不满意用户因特殊原因未退款），如何有效衡量用户满意度或退款风险？ 考察在数据不完整、不即时场景下设计有效度量指标的能力第 180 题请介绍你在GMV优化项目中负责的工作，以及最终上线时主要关注哪些离线指标来评估效果。 考察对电商GMV优化的理解、关键指标选择和因果归因能力