AI算法
共 7 篇面经 · 百度 / 大疆 / 汇川 / OPPO / 联影
百度 Agent 秋招算法岗一面二面面经（附 Top-K 采样手撕）
百度 Agent 秋招算法岗一二面面经：一面围绕多 Agent 架构与分工、长期记忆检索、评估手段展开，手撕区间差集与带温度系数的 Top-K 采样；二面追问三级记忆的必要性、记忆评估指标、双引擎存储与混合检索，手撕生成有效括号。
百度 Agent 秋招算法岗一面二面面经（多智能体与三级记忆）
百度 Agent 秋招算法岗一二面面经：一面深挖多 Agent 的分层架构、子 Agent 职责分工与异常容错、长期记忆存储与评估，手撕区间差集；二面追问三级记忆体系的必要性、双引擎存储与混合检索，手撕生成有效括号。
大疆 9.23 算法类笔试记录：大模型训练与端侧推理场景题
大疆 9.23 算法类笔试记录：单选、多选、判断加问答题，最后一题是场景设计——为手机端自然语言回答助手解决多模态大模型出 token 慢的问题，要求从 KV Cache、权重压缩等方向给出方案；帖子作者投的是 Agent 岗，但考点偏大模型训练。
汇川AI算法工程师二面 HRBP 面
汇川 AI 算法工程师二面意外是 HRBP 面：中文自我介绍后要英文自我介绍，再围绕项目目标、实习与学校做项目的差别、多个 offer 怎么选、对公司和岗位的了解，以及个人突出优势与缺点展开。
OPPO AI算法秋招一面：手机端 GUI Agent 全链路
OPPO AI算法秋招一面，围绕手机端 GUI Agent：为何不能只靠多模态模型预测点击坐标、截图与控件树如何对齐、同名按钮消歧与歧义确认、跨页面任务状态表示、动作后置条件校验，以及行为克隆误差累积与 DAgger、IQL 等训练侧问题。
联影 AI 算法岗两面面经：像学术交流一样的项目深挖
联影 AI 算法岗面试记录：9 月 16 日一面、9 月 23 日二面，正在等 HR 面。本科软工、硕博生医工，研究方向与岗位匹配。两轮都围绕项目往下追问，问为什么这样设计、实验结果能不能支撑结论、换到真实医疗场景还可能遇到什么问题，面试官会补充条件或换问法引导，并介绍了入职培养与工作流程。
中兴未来领军计划 AI 算法一面：RAG、Agent 与 Claude Code 原理
中兴未来领军计划 AI 算法岗一面面经，全程围绕大模型与 Agent 工程展开：RAG 中 embedding 与 rerank 的分工、Agent loop 的终止条件、子 Agent 的实现方式与多智能体协作，并追问了 Claude Code 原理、effort 参数、弱模型结构化输出与 AI 编码工具的实际使用情况。
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