百度面试题 · 结果导向
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共 3071 道真题 · 当前筛选命中 137 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：结果导向
考察点
技术栈
第 1 题请介绍你进行软件测试时的基本流程和常用方法。 考察测试基础知识的掌握程度和实际应用能力第 2 题你会如何进行供应商筛选和比价？ 考察供应商管理中的标准设定与成本效益分析能力第 3 题四塔多目标方案相较经典双塔在 CTR 和跨类目召回上通常能带来哪些可量化收益？ 考察对多目标建模与召回架构差异的理解及收益量化能力第 4 题分享一次通过价值工程（VA/VE）降低成本、同时保持功能不变的采购优化经历。具体采取了哪些措施，比如更换材料或调整数量？ 考察候选人对价值工程方法的应用、成本优化思路和实际问题解决能力第 5 题在AIGC项目里，模型效果评价标准如何设计，并如何通过这些标准牵引策略迭代？ 考察对AIGC项目效果评估体系的理解及策略迭代闭环能力第 6 题请介绍一个在实习中由你独立负责的任务或项目。 考察候选人的项目复盘、个人职责与结果呈现能力第 7 题请介绍你在实习期间参与的测试流程以及你的具体工作内容，并重点描述一个与AI提效相关的项目。 考察对测试流程的理解、个人职责和AI提效项目的实践能力第 8 题请分享一个你完成过的项目或任务，最终取得了哪些可量化的成果？ 考察成果导向和数据化表达结果的能力第 9 题请介绍一个你参与过的 RAG（检索增强生成）项目，并说明它的核心亮点。 考察对RAG架构的理解、项目贡献与效果呈现能力第 10 题简单介绍一下你的项目，是你自己的兴趣项目吗？ 考察项目介绍的真实性与个人驱动性第 11 题在 GraphRAG 项目中，哪些模块是你独立负责的？请具体介绍你在其中的职责。 考察个人贡献范围、技术深度与项目复盘能力第 12 题请具体说明你在项目中是如何实现这项功能的。 考察候选人能否清晰阐述自己在项目中的具体实现细节与个人贡献第 13 题请介绍你参与的一个机器学习项目，其中特征工程是如何优化的？ 考察特征工程的理解深度和实际应用能力第 14 题你会如何定义和衡量这个功能上线后是否成功？ 考察结果导向、指标设定与业务理解第 15 题请介绍你实习期间从事的AI相关业务，包括具体用法、解决的问题和实际效果。 考察AI业务落地能力、问题定义与结果量化第 16 题假设搜索热点突发(如突发事件),你会如何指导MCN机构快速生产匹配内容? 考察热点响应策略、内容生产流程和业务理解第 17 题在你的工作过程中，是否遇到过技术或业务上的困难？请举例说明问题出现的原因和你解决它的方法。 考察问题定位能力、解决思路和抗压能力第 18 题请谈谈您在面对复杂医疗AI问题时，如何体现责任心并推动产品落地？提供一个行为案例。 考察候选人在复杂医疗AI场景中的责任心、问题负责和推动落地的能力第 19 题治理过数据吗？请举一个具体的优化案例。 考察数据治理经验、问题定位和量化改进能力第 20 题你在过往工作中，是如何推动产品迭代和优化的？ 考察候选人推动产品迭代的方法论、数据驱动意识与协作执行能力