携程AI面

📍面试公司：携程AI面
💻面试岗位：大模型
❓面试问题：
1. 你在项目中有没有团队成员出现矛盾，你是怎么解决的
2. 你过往在项目中有没有什么把a领域的知识用到b领域，具体是怎么做的
3. 你在学习陌生知识的时候，怎么制定学习计划，有什么新的学习思路和方法
4. 你有没有主动参加额外的工作的经历，为什么要做，给团队带来了哪些贡献
5. 你有没有遇到过需求和描述不一致的情况，具体是怎么解决的，你怎么确定首先做什么事情
🙌面试感想：有六个问题，还有一个真忘了，每次追问还是挺个性化的

好的，收到您的面试问题。这是一个非常典型的AI面试题库，旨在考察您的综合素质，包括沟通协作、学习能力、主动性和问题解决能力。

虽然您应聘的是“大模型”技术岗，但这类AI面通常更关注您的底层能力和综合素质​（也就是所谓的“服从性测试”或“软实力测试”）。技术深度会在后续的技术面试中考察。

下面我为您精心准备了每个问题的回答思路和参考范例，您可以根据自己的真实经历进行修改和填充，使其更具个人特色。

​问题1：你在项目中有没有团队成员出现矛盾，你是怎么解决的？​​

• ​考察点​：冲突解决能力、沟通协调能力、团队协作精神。

• ​回答思路​：使用STAR法则（Situation, Task, Action, Result）来组织回答。重点突出你的中立性、主动沟通和以项目目标为导向的解决方式。

• ​参考回答​：

  • ​Situation（情境）​​： 在我之前参与的一个机器学习模型优化项目中，一位负责数据预处理的后端同学和一位负责模型训练算法的同学发生了分歧。后端同学认为当前的数据质量已经足够，希望尽快进入下一阶段；而算法同学认为数据中的某些噪声必须被清理，否则模型效果无法保证。

  • ​Task（任务）​​： 我的任务是协调双方，找到一个既能保证模型质量又不严重延误工期的解决方案，确保项目顺利推进。

  • ​Action（行动）​​：

    1. ​单独沟通​：我首先分别与两位同学私下沟通，倾听他们各自的理由和担忧，理解他们的立场（后端同学关心工程进度，算法同学关心技术指标）。

    2. ​聚焦共同目标​：在后续的小组会议上，我引导大家回顾我们共同的项目目标——交付一个高精度的、可稳定运行的预测模型。将争论从“谁对谁错”引导到“如何更好地实现目标”上。

    3. ​提出折中方案​：我提议做一个快速的“对比实验”：用当前的数据和清洗后的数据同时训练一个简化版的模型，用客观的指标（如准确率、F1-score）来量化数据清洗带来的收益。这样既尊重了算法同学的专业性，也用数据说服了后端同学。

    4. ​明确分工​：根据实验结果，我们共同制定了新的计划，明确了数据清洗的范围和所需时间。

  • ​Result（结果）​​： 对比实验显示清洗部分关键数据能显著提升效果。团队达成共识，后端同学同意投入时间进行数据清洗。最终项目按时交付，且模型准确率超出了预期。这次经历也增强了团队的信任和协作效率。

​问题2：你过往在项目中有没有什么把a领域的知识用到b领域，具体是怎么做的？​​

• ​考察点​：创新思维、知识迁移能力、举一反三的能力。

• ​回答思路​：选择一个具体的例子，最好能和技术相关。清晰地说明A领域是什么，B领域是什么，其中的共通点是什么，以及迁移后带来的价值。

• ​参考回答​：

  • ​A领域 & B领域​： 我将软件开发中的“模块化设计”思想（A领域）​​ 应用到了机器学习Pipeline的构建中（B领域）​。

  • ​具体做法​：

    1. ​识别共通点​：我发现构建ML Pipeline和开发软件很相似，都包含数据输入、处理、输出等环节，且需要频繁迭代和调试。

    2. ​知识迁移​：我没有将整个数据预处理、特征工程、模型训练过程写成一个冗长单一的脚本，而是将其拆分成多个独立的、高内聚低耦合的“模块”。例如，单独的数据清洗模块、特征提取模块、模型训练模块、评估模块等。

    3. ​实现方式​：使用像Scikit-learn的Pipeline或PySpark的Transformer等工具，或者简单地用函数和类来封装每个步骤。每个模块有明确的输入输出接口。

  • ​带来的贡献​：

    • ​提升效率​：模块化后，团队可以并行工作，有人优化特征工程，有人调试模型参数。

    • ​易于维护​：当某个环节出错或需要改进时，只需修改对应的模块，无需触动整个流程。

    • ​可复现性​：整个Pipeline像搭积木一样清晰，极大地增强了实验的可复现性和可追溯性。

​问题3：你在学习陌生知识的时候，怎么制定学习计划，有什么新的学习思路和方法？​​

• ​考察点​：学习能力、方法论、自我驱动力。

• ​回答思路​：展现你系统化、高效的学习方法。可以提到一些现代学习工具或社区。

• ​参考回答​：

  • ​制定学习计划​：

    1. ​目标拆解​：首先明确学习最终要达到什么水平（例如，掌握Transformer的核心原理并能代码实现）。然后将这个大目标拆解成小里程碑（如理解Attention机制、理解位置编码、看懂BERT源码等）。

    2. ​资源搜集​：通过知乎、Google、arXiv、经典课程（如Stanford CS224n）、官方文档等渠道，筛选出最适合的入门和深度学习资料。

    3. ​时间规划​：为每个小里程碑设定Deadline，并安排固定的学习时间（如每天2小时）。

  • ​新的学习思路和方法​：

    1. ​​“费曼学习法”驱动​：我习惯以“教会别人”为目的去学习。我会在学习一个概念后，尝试用最简单的语言把它讲出来或者写下来，这个过程能暴露出理解的盲点。

    2. ​项目实践导向​：光看理论是不够的。我会尽快找一个相关的、小型的开源项目去复现（Reproduce），或者自己动手实现一个Demo。在调试代码的过程中，理解会深刻得多。

    3. ​利用技术社区​：我会在Hugging Face、GitHub、Discord等技术社区关注相关讨论，看别人遇到的问题和解决方案，这常常能给我带来新的启发。

​问题4：你有没有主动参加额外的工作的经历，为什么要做，给团队带来了哪些贡献？​​

• ​考察点​：主动性、责任心、主人翁意识、超越期望的价值贡献。

• ​回答思路​：强调你主动发现问题并解决问题的动机，以及行动为团队带来的量化或质化的收益。

• ​参考回答​：

  • ​经历​： 在项目后期，我发现模型评估报告是大家手动生成的，非常耗时且容易出错。

  • ​动机（为什么）​​： 我主动承担这项工作有两个原因：一是出于个人兴趣，想用技术优化繁琐流程；二是认为这能为团队节省大量时间，让大家更专注于算法本身。

  • ​行动与贡献​：

    1. ​我做了什么​：我利用业余时间，编写了一个自动化的评估脚本。这个脚本能自动运行模型在测试集上的预测，计算多项指标（Accuracy, Precision, Recall, F1），并生成一个格式清晰的Markdown或HTML报告。

    2. ​带来的贡献​：

       • ​提升效率​：将每次生成报告的时间从近1小时缩短到5分钟，​效率提升超过90%​。

       • ​减少错误​：避免了人工计算和录入可能带来的错误。

       • ​知识沉淀​：这个工具被团队采纳，并沉淀为团队的标准化工具之一，后续所有项目都可以使用。

​问题5：你有没有遇到过需求和描述不一致的情况，具体是怎么解决的，你怎么确定首先做什么事情？​​

• ​考察点​：问题分析、沟通确认、优先级排序能力。

• ​回答思路​：展现你不盲目动手，而是先刨根问底，厘清真实需求的专业素养。

• ​参考回答​：

  • ​情况​： 产品经理提出的需求是“提升用户点击率”，最初的描述是建议我们优化推荐模型的某个特定特征。

  • ​解决方案​：

    1. ​确定首先做什么​：我首先做的不是直接去改特征，而是回溯和澄清。我找到产品经理，询问这个需求背后的商业目标是什么（是为了增加某个核心业务的转化吗？），以及是否有相关的用户行为数据或AB测试数据作为支撑。

    2. ​发现不一致​：经过沟通发现，真实的目标是提升“深度转化率”，而不仅仅是“点击率”。单纯优化点击率可能会带来标题党问题，反而伤害深度转化。

    3. ​提出专业建议​：我基于这个真正的目标，建议重新评估优化方向。我们一起分析了数据，最终决定采用一套更复杂的模型优化方案，同时兼顾点击率和转化率。

  • ​如何确定优先级​：我的原则是始终围绕最终商业价值和技术可行性来排序。首先确认需求方的终极目标（价值），然后评估技术实现路径和成本（可行性），之后才是在技术层面拆解任务并执行。

​关于追问和感想​

您提到的“追问个性化”非常正常。AI会根据您回答中的关键词进行深度挖掘，例如：

• 如果你提到“沟通”，它可能会追问“你是怎么沟通的？具体说了什么？”

• 如果你提到“做了个工具”，它可能会追问“这个工具的技术选型是？遇到过什么难点？”

• 所以，​在准备答案时，要为自己的陈述埋下一些可以展开的“钩子”​，并提前想好如何延伸。

希望这些详细的思路和范例能帮助您更好地准备！祝您面试顺利！