百度面试题 · 业务理解
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共 3071 道真题 · 当前筛选命中 416 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：业务理解
考察点
技术栈
第 101 题请聊聊你对React Hooks的理解，以及它们解决了哪些问题？ 考察对React Hooks核心概念、设计动机和常见用法的掌握第 102 题在什么情况下，一个功能需求会拆解出两百多条测试用例？ 考察对测试用例设计粒度和复杂业务场景的识别能力第 103 题训练大模型时数据通常如何进行清洗、处理和配比，以帮助模型达到更好的性能？ 考察对训练数据质量管控与配比策略的理解和实践经验第 104 题请结合你的实际经验，谈谈你在工作或学习中是如何使用大语言模型的？ 考察对大语言模型的实际应用能力与场景理解第 105 题你在实习项目里实现 Redis 幂等锁时，有没有统一的实现逻辑？ 考察 Redis 幂等锁的设计思路、异常处理与工程落地能力第 106 题请介绍一下你在测试用例管理方面的经验，包括使用的工具和流程。 考察候选人测试管理工具的熟悉度和测试流程组织能力第 107 题假设所有问题线下都测试完了,这个接口没问题,准备上线。你认为从质量保障的角度来看,还需要做哪些工作? 考察上线前质量保障活动的完整性,包括发布策略、监控、回滚等第 108 题你使用过哪些线程池，请举例说明其应用场景和选择理由。 考察对线程池类型、参数配置及典型业务场景的理解第 109 题请描述您在过去一个整合营销项目中，如何利用多渠道数据分析客户行为，并制定优化策略以提升推广效果。 考察多渠道数据分析能力与营销优化策略制定能力第 110 题在抽取训练对话时，你有做过归一化或事件抽象吗？具体是怎么做的？ 考察对行为日志做归一化处理和事件抽象的实践经验第 111 题为什么做 AI Agent 这个项目？ 考察项目动机背后的业务理解和自我认知第 112 题请介绍 mPLUG-Owl3 的整体结构，并说明其关键设计点。 考察对 mPLUG-Owl3 模型结构及其设计意图的理解深度第 113 题请解释 Docker 是什么，以及它解决了什么问题。 考察对容器化技术基本概念、价值和应用场景的理解第 114 题你在项目中如何优化GMV？请介绍你的方法和效果。 考察业务理解、数据驱动优化和结果导向能力第 115 题在您领导的一个大客户营销项目中，如何通过数据挖掘和模型搭建预测客户需求，并优化品牌营销策略？ 考察数据挖掘与模型预测在营销场景中的应用，以及策略优化闭环第 116 题精排输出的是什么？ 考察对推荐系统精排阶段输出结果的理解第 117 题请介绍你对排序模型的了解，包括常用模型、核心思路和实际应用场景。 考察排序模型的知识广度、对模型原理的理解以及业务落地能力第 118 题你做的 PC 端项目中有用到响应式吗？ 考察候选人是否在 PC 端项目中有响应式设计实践及技术选型第 119 题你是否使用过BM25算法？它的作用是什么？ 考察对BM25算法原理及应用场景的理解第 120 题如何避免用户将陌陌的关系链迁移到微信？ 考察产品与用户数据壁垒意识，旨在识别关键风险点并构想预防策略