百度面试题 · 持续改进
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共 3071 道真题 · 当前筛选命中 112 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：持续改进
考察点
技术栈
第 21 题请介绍一下你自学转码的学习路径，以及在学习过程中遇到的主要问题和解决方法。 考察自我驱动学习能力、知识体系构建能力与问题解决策略第 22 题请介绍你在AI相关课程中的学习经历，以及如何将所学知识应用于实践。 考察AI课程知识的系统性、深度与知识迁移能力第 23 题请分享你在过往实习经历中学到的三点重要收获。 考察候选人的自我总结、反思能力与经验迁移意识第 24 题你是否关注过 DeepSeek 的模型技术，它的主要突破或创新点体现在哪些方面？ 考察候选人对前沿大模型技术的关注度与理解深度第 25 题你通常通过哪些方式学习和了解互联网产品？ 考察学习渠道、主动性与产品知识积累方法第 26 题当产品运营策略效果未达预期，你会从哪些方面反思和调整？ 考察结合数据与业务视角定位问题并制定调整方案的能力第 27 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 28 题当系统出现 Bug 时，你会如何排查与处理？除了单纯重试，还有哪些手段？ 考察 Bug 排查流程、风险应对与系统性解决能力第 29 题如何平衡学校的课业和实习工作？ 考察候选人时间管理、优先级排序和环境适应的自我管理能力第 30 题请描述你的 Agent 系统 Prompt 是如何设计和迭代的？ 考察对 Prompt 工程的设计思路与迭代方法第 31 题你最近在看什么书，或者在学习什么新知识？ 考察持续学习习惯、知识迁移能力和自我驱动意识第 32 题你有总结过怎么用大模型去实现你的预期吗？ 考察候选人用大模型解决实际问题的实践经验与总结提炼能力第 33 题谈谈你对C++的掌握程度，以及如果需要在项目中快速重新上手，你会如何安排复习？ 考察C++知识深度、学习能力与快速恢复技能的方法论第 34 题你在学习或工作中使用 prompt 时，有没有进行过多轮优化来改进提示词？ 考察候选人是否能系统性地迭代优化提示词以提升输出质量第 35 题你对哪些产品比较感兴趣？ 考察候选人的技术热情、产品敏感度及与岗位的匹配度第 36 题你平时会使用哪些AI工具？ 考察候选人对AI工具的熟悉程度、应用场景及学习主动性第 37 题聊聊你为什么选择用户运营这个方向，是什么契机让你对这个领域产生兴趣的？ 考察职业动机、自我认知与领域兴趣的真实性第 38 题代码质量如何保证？ 考察代码质量保障的实践方法与系统性思维第 39 题如果在执行过程中未达到预期效果，该如何处理？ 考察应对执行偏差的复盘、归因与纠偏能力第 40 题有没有研究过大模型上下文的工作，比如推理加速或长上下文扩展？ 考察对大模型上下文处理技术的研究深度与应用理解