百度面试题 · 数据驱动
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共 3071 道真题 · 当前筛选命中 175 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：数据驱动
考察点
技术栈
第 101 题设计一个A/B测试方案来验证新功能的增长效果，包括变量控制和结果解读。 考察实验设计、变量控制与统计解读能力第 102 题在多产品矩阵（如地图和视频）变现中，如何设计统一的商业策略以提升整体效率？ 考察多产品矩阵下的商业化战略设计与效率优化能力第 103 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 104 题怎么发现的用户痛点？ 考察候选人发现用户痛点的来源与验证方法第 105 题在召回率重要的场景下，如果召回率很高但精确率很低，你会如何应对？ 考察对精确率-召回率权衡的理解及具体优化策略第 106 题在百度搜索场景下，你如何分析用户检索痛点，并设计内容供给方案来提升匹配精度？ 考察搜索场景下的用户问题分析与内容供给设计能力第 107 题多模态模型的DPO训练是如何进行的？如何构造偏好数据？ 考察多模态偏好对齐的训练流程与数据构造方法第 108 题用户停留时长短,可能与“搜索结果内容质量”存在什么具体问题? 考察将用户行为指标与内容质量联动分析的能力第 109 题搜索准确性不高你怎么排查？ 考察搜索系统问题排查的思路、方法与工具运用第 110 题向量检索和BM25全文检索的得分量纲不同，如何进行混合排序？ 考察混合检索的分数归一化与加权融合策略第 111 题场景题：如何训练一个大模型，让它能更好地精确提取摘要？ 考察大模型训练策略与摘要生成效果优化的方法与思路第 112 题如何判断一条 RabbitMQ 消息是否被成功消费？ 考察基于确认机制判断消费结果的能力第 113 题在压力测试中你遇到过哪些性能问题？你是如何定位和解决的？ 考察压力测试下的问题定位能力与性能优化方法第 114 题AUC怎么算的，与GAUC的区别 考察对AUC计算原理与GAUC在推荐场景中差异的理解第 115 题请描述一次你通过数据分析发现产品运营问题并提出解决方案的经历。 考察数据分析能力、问题定位与业务落地第 116 题在真实业务中，如何构建一份高质量的 SFT 数据集？ 考察数据工程方法与业务理解能力第 117 题请描述您如何通过增长策略提升老用户的留存率？ 考察老用户留存策略的制定与执行能力第 118 题从客户预算视角，如何挖掘广告系统中的链路问题，并提升预算释放效率？ 考察广告系统链路问题排查与预算优化能力第 119 题怎么评估召回效果？ 考察召回评估指标、方法与业务目标结合能力第 120 题在资源有限的情况下，你会如何取舍优化产品响应速度与提升二次问诊体验？这如何影响用户生命周期价值？ 考察在资源约束下权衡产品指标并关联用户生命周期价值的能力