蚂蚁集团面试题 · 数据驱动
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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 21 题请举例说明哪些训练样本质量问题对微调模型行为有明显影响。 考察识别样本质量问题并关联模型行为的能力第 22 题蒸馏得到的数据如何进行质量清洗？ 考察对蒸馏数据质量控制的细节把握第 23 题如果发现健康类直播的用户留存率在开场10分钟后骤降，你会如何通过用户行为分析、内容分段优化和互动环节设计制定留存提升方案并提升观看完整度？ 考察用户行为分析、内容优化与互动设计能力第 24 题当需要针对亚健康年轻人群推广线上问诊服务，你会如何通过痛点场景包装、KOL合作和健康挑战赛设计精准触达策略并联动医生资源执行？ 考察针对特定人群的营销推广策略设计能力，包括场景化包装、资源整合与执行联动第 25 题你有没有通过自动化的方式优化过 Prompt？请介绍具体做法。 考察 Prompt 自动优化经验与工程实践第 26 题在性能压测中，需要关注哪些关键指标？ 考察对性能压测核心指标的理解与实操认知第 27 题如果做生成图片美学评价的相关课题，会准备怎样的数据或设计怎样的模型？ 考察将美学评价问题转化为数据与模型设计的能力第 28 题你使用的数据集来源是什么？是公开数据集还是自行构造的数据集？ 考察候选人对数据来源和数据处理过程的清晰认识第 29 题在微调代码生成模型后，你采取哪些具体方法来保证其输出代码的正确性？ 考察将评测与改进闭环落地到模型迭代中的实践能力第 30 题请谈谈在运营工作中如何对存量用户和增量用户进行差异化运营？ 考察对用户生命周期运营的理解及差异化策略设计能力第 31 题你在这个项目中使用的数据集是公开的还是自己构造的？ 考察数据来源选择与构造过程的合理性第 32 题在 DPO 训练中，正负样本通常如何构建？请结合具体场景说明。 考察对 DPO 偏好数据构造方法及数据质量把控的理解第 33 题你有画像相关的经验吗？对于用户画像有哪些收益，为什么很多公司都想做？ 考察对用户画像概念、价值和应用场景的理解深度第 34 题请描述你在项目中统计指标时采用了哪些方法或工具，以及如何保证统计结果的准确性？ 考察候选人数据统计的方法论、工具使用及准确性保障意识第 35 题如何衡量RAG系统回答的好坏？请给出具体的评估维度与方法。 考察RAG质量评估的多维度理解与实践方法第 36 题请描述你在实际项目中如何构建用于训练或评估的数据集，包括数据来源、清洗与标注等关键环节。 考察数据工程实践、数据质量控制和项目场景化能力第 37 题一般你怎么去评估你的这个模型？ 考察模型评估方法论、评估指标选择和实际应用能力第 38 题如果某个功能的使用率未达到预期，怎么分析？ 考察数据分析思路、问题拆解和业务理解能力第 39 题平时是怎么保障数据准确性和数据及时性的，对于数据触发了DQC规则是怎么解决的？ 考察数据质量管理中准确性与及时性的保障机制及DQC规则触发后的应对能力第 40 题发现离线数仓任务产生DQC告警后，你会如何排查和解决？ 考察数据质量告警的响应流程与根因分析能力