蚂蚁集团面试题 · 数据驱动
蚂蚁集团相关面试题，按最终去重题目聚合。
共 1880 道真题 · 当前筛选命中 43 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：数据驱动
考察点
技术栈
第 1 题ABtest 是怎么做的,怎么证明是有效的 考察AB实验的设计流程、统计显著性与有效性验证方法第 2 题微调Llama2时，你的数据清洗逻辑是什么？ 考察数据清洗流程与关键步骤第 3 题如何评估支付宝 AI 板块的上线效果？ 考察数据驱动与指标体系建设能力第 4 题在对业务数据拆解出多个指标后，你如何得出结论？请结合你的实际项目说明。 考察数据拆解后的综合分析能力与业务洞察提炼第 5 题在 SFT（监督微调）阶段，你使用了多大的数据集？请说明数据规模、数据来源和处理方式。 考察对 SFT 数据规模、数据质量与处理方法的理解第 6 题微调Llama2时，你是如何选择训练样本的？ 考察训练数据选择的标准与方法第 7 题线上推理时常用哪些评估指标来衡量模型效果？ 考察线上推理效果评估指标的选择与适用场景第 8 题如果需要利用AI技术提升直播的个性化推荐，你会如何设计用户兴趣标签体系并结合实时数据优化内容匹配？ 考察个性化推荐系统中用户兴趣建模与实时数据结合的设计能力第 9 题训练过程中数据来自用户行为日志，你是如何从这些日志中抽取训练对话的？ 考察从用户行为日志中构建训练对话数据的方法与流程第 10 题请介绍你参与过的数据治理工作，说明主要从哪些方面入手、哪部分收益最大，以及如何衡量治理收益。 考察数据治理的方法论、收益判断与量化评估能力第 11 题请分享一次你处理数据不准或脏数据问题的经历，以及你是如何解决的。 考察对数据质量问题的识别、排查和解决能力第 12 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 13 题看你做过流量数据和财务数据，这2个有啥区别，需要注意哪些指标？ 考察对两类数据业务口径、关注指标与分析方法的差异理解第 14 题微调具体使用的是哪些模型，选择时是如何考虑的？ 考察模型选型的依据与微调实践中的比较分析第 15 题请设计一个直播后的用户转化漏斗优化方案，包括用户分层、定向推送策略和转化目标测算。 考察基于业务数据的转化漏斗优化设计与效果测算能力第 16 题你如何构造偏好对？构造逻辑是自动的还是人工的？ 考察偏好数据构造的方法论与工程可行性意识第 17 题模型蒸馏时如何准备训练数据？ 考察模型蒸馏中数据准备与处理的基本流程第 18 题当需要评估医疗直播的长期用户价值，你会如何通过复购率、咨询转化和用户健康行为改变设计效果评估模型并制定优化方向？ 考察医疗场景下长期价值评估模型的指标体系设计与优化闭环第 19 题模型上线后应监控哪些核心业务指标？ 考察上线后业务效果的评估与监控体系第 20 题AUC是如何计算的？ 考察对AUC定义、计算方法和统计意义的理解