淘天集团面试题 · 持续改进
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共 2775 道真题 · 当前筛选命中 142 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进
考察点
技术栈
第 121 题请谈谈你对当前主流AI技术趋势和应用场景的了解。 考察候选人对AI领域发展趋势、主流技术及应用场景的认知广度与深度第 122 题你是否阅读过某个开源中间件的源码？请结合具体例子说明你从中获得了哪些收获。 考察候选人主动学习开源项目的深度、技术钻研能力和知识迁移能力第 123 题请说明你实现的铁路购票系统在学习项目中如何处理高并发场景。 考察候选人学习项目中技术方案的设计思路与并发处理能力第 124 题请描述一次你在限时条件下完成多道带技巧性算法题的实战经历，并谈谈你如何分配时间与应对卡壳。 考察限时算法解题的策略、时间分配与临场应变能力第 125 题你提到使用大模型辅助学习，有什么实际案例吗？ 考察候选人将大模型应用于学习场景的实践能力与反思第 126 题在AI Agent营销场景中，如何通过数据分析驱动产品迭代？ 考察数据闭环分析与产品迭代方法论第 127 题请介绍你在实习或项目中的主要工作内容和收获。 考察候选人的项目经历、个人贡献和反思总结能力第 128 题请谈谈你对计算机基础核心知识的掌握情况，以及它们对前端开发工作的帮助。 考察候选人计算机基础知识的掌握程度及其与前端工作的关联第 129 题请描述一次你在工作中遇到问题并解决它的完整过程。 考察问题解决思路、分析方法和可迁移的解决框架第 130 题在求职准备中，你如何评估并弥补自身能力短板，同时突出个人闪光点？请结合具体事例说明。 考察自我认知、短板改进策略及优势呈现方式第 131 题除了课程学习外，你还读过哪些计算机相关的书籍？请举例说明。 考察候选人主动学习广度与知识获取习惯第 132 题请描述你在项目中构建评估数据集的过程，包括数据集规模和主要来源，以及你如何对bad case进行分析。 考察候选人对评估数据集构建和错误分析方法的掌握第 133 题请梳理大模型发展历程，从 Transformer 到 BERT、GPT、LLaMA、Qwen 以及 o1 推理模型的主要演进脉络。 考察对模型架构演进和技术路线变迁的理解第 134 题请介绍当前主流大模型的应用方向，并说明你印象最深的案例及其技术原因。 考察对大模型应用生态的广度认知与深度理解第 135 题为什么更新操作不在MyBatis的XML中使用数据库的now()函数，而是通过AOP统一处理？ 考察对数据库函数与AOP切面在业务场景中的权衡理解第 136 题请分享你学习新知识或新技术时通常会采用的学习方法。 考察学习能力、方法论的主动性与系统性第 137 题请介绍你自学技术时阅读过的重要书籍或学习资料，并说明它们对你技术成长的影响。 考察候选人的学习习惯、技术深度自我提升及知识迁移能力第 138 题请谈谈你在Python工程化实践中常用的一些工具和最佳实践。 考察Python工程化能力，包括环境管理、依赖管理、测试、代码质量和部署等方面第 139 题请谈谈你对考研的看法，以及它与你职业目标的关系。 考察候选人的自我认知、职业规划及决策逻辑第 140 题请结合你的经验，谈谈你认为什么样的代码是高质量的代码。 考察对代码质量的理解和实际项目中的判断标准