360集团面试题 · 业务理解
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共 818 道真题 · 当前筛选命中 78 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：业务理解
考察点
技术栈
第 21 题请介绍你如何设计线程池并评估项目的并发量。 考察线程池配置原理与并发量分析能力第 22 题请介绍一个你亲自制定的具体业务策略，说明你是如何制定并落地这个策略的。 考察策略制定过程、目标设定与落地执行能力第 23 题请谈谈你对用户体验的看法和方法。 考察候选人对用户体验的理解深度与系统化方法第 24 题请谈谈你对A/B测试的理解和应用。 考察对A/B测试原理、流程和实际应用的理解第 25 题从传统CV转向推荐系统，请谈谈在当前的搜索推荐场景下，视觉（CV）与自然语言（NLP）特征的应用是否已经充分？ 考察对跨模态特征在搜索推荐中应用现状的认知与批判性思考第 26 题请介绍几个你熟悉的 HTTP 头部参数，并说明它们各自的作用。 考察对 HTTP 协议头部字段的理解深度与应用场景第 27 题请结合你的项目经历，谈谈你使用 C++11 新特性的频率和场景，并说明这些特性解决了什么问题？ 考察C++11新特性的实际掌握程度及在项目中应用与理解第 28 题你如何看待AI取代前端开发者的可能性？ 考察对AI技术趋势的认知、前端岗位价值判断以及自我定位第 29 题工作流与Agent的异同 考察对AI工作流与Agent核心概念的理解与区分能力第 30 题请谈谈你对社交媒体运营的理解和经验。 考察社交媒体运营的认知深度与实践经验第 31 题请详细介绍一个你做过的大模型微调项目，包括任务目标、数据处理、微调方法、评估结果和遇到的问题。 全面考察大模型微调项目经验与实操深度第 32 题简历中有提到产品优化，有没有具体的case，怎么从用户反馈/访谈中发现问题→提需求→跟进功能上线→追踪效果？ 考察候选人产品优化全流程的实操能力与闭环思维第 33 题在什么业务场景下你会选择不同类型的机器学习模型？请举例说明选择理由。 考察模型选型能力与业务理解结合度第 34 题请解释物联网的基本概念，并结合实际说明它如何落地。 考察对物联网基础概念的理解及应用场景的把握第 35 题你如何利用社交媒体提高品牌曝光度？ 考察社交媒体运营策略、内容策划与效果评估能力第 36 题Ragflow和Dify的区别是什么？ 考察对两类RAG与AI应用开发平台的技术差异、适用场景和架构选择的理解第 37 题为什么当时没有借助数据中台的BI产品来搭建看板？ 考察候选人对基建演进与技术选型权衡的思考能力第 38 题请介绍你在项目中使用 Kafka 的具体场景和做法。 考察候选人基于真实项目对 Kafka 的选型理解、实际用法和架构决策能力第 39 题请分享一次你成功推广产品的经验。 考察产品推广策略、执行过程和结果复盘能力第 40 题请分享一次你通过具体策略提升用户转化率的经历，包括目标设定、实施步骤和量化结果。 考察候选人运用数据驱动方法优化用户转化率的能力及实战经验