联想面试题 · 持续改进
联想相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 1371 道真题 · 当前筛选命中 120 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进
考察点
技术栈
第 61 题细问自动化出现过哪些问题 考察自动化测试实践中的问题识别与解决能力第 62 题请谈谈你最大的缺点是什么，以及你是如何看待和改进它的？ 考察候选人自我认知、反思能力与持续改进意愿第 63 题你怎么看待自己的优缺点？ 考察自我认知的真实性与针对性第 64 题了解哪些自动化测试框架，有二次开发经验吗？ 考察测试框架知识广度与框架定制开发能力第 65 题如何开展合规培训？ 考察合规培训的规划、实施与效果评估能力第 66 题请介绍一个你印象比较深的 Java 版本更新，并谈谈它带来的影响。 考察对 Java 版本演进的关注度、理解深度及知识迁移能力第 67 题请谈谈你对Python的掌握程度，以及在实际项目中使用Python开发爬虫的经历。 考察Python基础掌握程度与爬虫实战经验第 68 题近年来主流大模型架构有哪些关键演进？请结合你的理解概述主要变化。 考察对大模型架构演进趋势的宏观认知与归纳能力第 69 题请举例说明你常用来解决技术问题的工具和方法，并谈谈选择它们的理由。 考察工具选型意识、问题解决思路与知识迁移能力第 70 题你对目前手机或笔记本散热领域的新技术和新材料有哪些了解？ 考察候选人对行业技术动态的持续关注与知识广度第 71 题你平时如何关注硬件行业趋势或产品创新动态？有哪些学习渠道？ 考察候选人的行业敏感度、信息获取习惯与持续学习能力第 72 题你硕士阶段最有价值的一门课是哪门？为什么？ 考察学习动机、知识转化与自我认知第 73 题请分享一个让你印象最深刻的 Bug 排查经历。 考察问题定位能力、排查方法和复盘意识第 74 题请描述一个让你印象最深的 bug，包括问题表现、定位过程和最终解决。 考察问题定位、排查方法、根因分析和复盘能力第 75 题你平时怎么做 Prompt Engineering？ 考察候选人工程化设计提示词的实践方法与效果评估能力第 76 题请介绍你在机器学习或深度学习方面的主要学习历程，包括学习路径、关键节点和当前掌握程度。 考察机器学习和深度学习的知识体系、学习方法与自我认知第 77 题请结合你自己的经历，说出三个相对明显的优点和三个需要改进的缺点。 考察自我认知的真实性、结构化和改进意识第 78 题请介绍一个你完成的数据分析项目，包括项目目标、你的具体职责、分析方法和最终结果。 考察数据分析项目的完整性与个人贡献第 79 题请介绍你在学习或实习过程中接触人工智能的经历，包括具体的技术方向和应用场景。 考察候选人对AI的实际接触程度与技术理解第 80 题你使用过ChatGPT吗？请举例说明你如何设计或优化提问以提升回答质量。 考察AI工具使用经验与提示词设计能力