美团面试题 · 持续改进
美团相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 3614 道真题 · 当前筛选命中 161 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进
考察点
技术栈
第 81 题请谈谈你的个人职业规划，以及你如何看待互联网行业的发展趋势？ 考察求职者自我认知、行业洞察及职业目标与行业发展的契合度第 82 题请介绍你的论文研究内容及其与实习工作的关联。 考察学术研究与实际工作的结合能力及知识迁移第 83 题请介绍一下你在 OPPO 实习期间，通过规则引擎与窗口函数处理数据的经历。 考察候选人基于真实项目的技术实践、问题分析与结果复盘能力第 84 题请介绍一次你学习新知识的具体经历，以及你采用的方法和最终成果。 考察学习能力、方法策略和知识转化能力第 85 题调参过程中遇到过哪些问题？哪些参数难调？ 考察模型调参的实战经验与问题定位能力第 86 题除了训练小模型，还有哪些其他缓解 reward hacking 的手段？ 考察发散思维及对不同技术路线的理解第 87 题怎么学习一门新技术以及沉淀知识？ 考察学习方法、知识管理和持续学习能力第 88 题如果你的提醒任务出现了这样的情况：不该提醒的权限提醒了，该提醒的没提醒，怎么办？ 考察问题定位、根因分析和系统化解决能力第 89 题平时会学习什么新技术吗？ 考察学习习惯、技术视野和自我驱动的学习能力第 90 题对未来的个人规划是怎么思考的？ 考察职业规划清晰度、目标与岗位匹配度及自我认知第 91 题请介绍一下你在大模型应用开发中如何调试 prompt 的经验。 考察 prompt 调试实践、方法与问题定位能力第 92 题请分享你在上一段工作或学习中最大的成长是什么，并说明是什么促成了这种成长。 考察自我认知与成长反思能力第 93 题JDK 17 相比 JDK 8 有哪些重要的新特性？ 考察对 JDK 版本演进和核心新特性的掌握第 94 题Prompt优化做了哪些？ 考察候选人Prompt工程实践经验与具体操作细节第 95 题你利用AI编程工具做过什么？ 考察候选人应用AI工具的实际项目经验、具体场景和产出效果第 96 题请说明项目中指令数据的来源，以及你是否尝试过对指令数据做修改来验证效果。 考察候选人对数据构造流程的理解与实验验证的自主性第 97 题当遇到不熟悉的技术或问题时，你一般如何学习解决？ 考察学习方法与技术自学能力第 98 题什么场景会用到 vibe coding？ 考察对 AI 辅助编程的适用场景理解与边界判断第 99 题你读过哪些与深度学习和推理相关的论文？请介绍其中一篇的核心思想。 考察候选人学术阅读、技术理解和知识表达能力第 100 题你在项目中如何确定数据覆盖的领域，并采用什么方法来微调模型以保留其通用能力？ 考察项目数据选型与微调策略中平衡领域专精和通用能力的思路