面试面经 · 旷视
【旷视】【大模型开发】【暑期实习二面】面经（八股+大模型项目+手撕）
背景
海外一年制硕士，投递旷视大模型开发暑期实习，一面通过后约一周收到二面通知，面试时长约 70 分钟，两位面试官，一位偏工程、一位偏算法。
题目摘要
- Go 语言基础：
slice的底层结构与扩容机制，append在扩容后原切片与新切片的关系；map是否并发安全，为什么不安全，sync.Map的适用场景。 - MySQL / Redis 八股：MySQL 聚簇索引与二级索引的回表过程，什么情况下会走覆盖索引；Redis 缓存穿透、击穿、雪崩的区别与各自解法，布隆过滤器在缓存穿透里怎么用、有什么误判代价。
- RAG 项目深挖：文档切分策略怎么定的，chunk size 与 overlap 的依据；向量检索召回率不够时怎么排查和优化；有没有做 rerank，用的什么模型，延迟增加多少。
- Function Calling / Agent：工具调用的 schema 怎么设计，模型选错工具或参数填错时怎么兜底；多轮对话里上下文怎么管理，超长时是截断、摘要还是滑窗。
- 推理成本优化：线上 QPS 和单次推理延迟大概什么量级；有没有做过量化、KV Cache 复用、prefix caching 或批处理；效果和成本的权衡怎么量化。
- 手撕算法：给定一个字符串数组
strs，将其中的字母异位词（anagram）分组返回。关键思路是用排序后的字符串或字符计数数组作为哈希 key，把同 key 的字符串归到同一组；时间复杂度 O(n·k log k)（排序法）或 O(n·k)（计数法），k 为字符串最大长度。要求手写并说明为什么不用两两比较。
项目深挖
追问一：RAG 里召回不准，你怎么定位是切分问题、embedding 问题还是检索策略问题？
参考回答方向：先做分层归因。第一步看 bad case 的 gold chunk 是否在切分后完整存在，如果被切断就是切分问题，调整 chunk size 或按语义/标题切；第二步如果 gold chunk 存在但没被召回，看是 embedding 语义偏移还是 top-k 太小，可以固定检索器换 embedding 对比，或把 top-k 放大看 gold 是否进候选；第三步如果召回了但排在后面，就是排序问题，引入 rerank 或调整相似度阈值。要给出具体指标，比如 Recall@k、MRR，而不是只说"效果不好"。
追问二：Function Calling 里模型返回的参数不符合 schema，线上怎么处理？
参考回答方向：分三层。第一层是 schema 设计上做约束，用 enum、required、类型标注把可选空间压小，参数描述写清楚单位和格式；第二层是解析层做校验，用 JSON Schema 校验，失败时把错误信息回灌给模型让它重试一次，设置重试上限避免死循环；第三层是兜底，重试仍失败就走规则或默认值，并打点记录失败率。可以补充：如果工具数量多，先做工具检索缩小候选集，减少模型选错的概率。
追问三：上下文管理在长对话里怎么做的，成本和效果怎么平衡？
参考回答方向：先说策略组合。近期对话保留原文，远期对话做摘要压缩，摘要按轮次或按主题滚动生成；系统提示和工具定义这类固定内容放前面，利用 prefix caching 复用 KV。再说取舍：摘要会丢细节，所以关键实体和用户显式约束要单独抽出来存结构化字段，不依赖摘要。成本上给出量级，比如把平均上下文从 8k 压到 3k，单次推理成本降多少、首 token 延迟降多少。面试官通常想听的是你有没有量化意识，而不是用了哪个库。
准备建议
- 八股要能讲到实现层，不要停在结论。比如 Redis 缓存穿透，不能只说"用布隆过滤器"，要能说清布隆过滤器的位数组和多次哈希、为什么有误判、误判会导致什么后果、怎么和空值缓存配合。MySQL 回表要能画出 B+ 树结构，说清二级索引叶子节点存的是什么。
- 项目准备一份"归因链"。针对 RAG 或 Agent 项目，提前想好 3 个 bad case，每个都能从现象追到原因再追到改动和指标变化。面试官问"怎么优化"时，先给排查路径再给方案，比直接报答案更得分。
- 手撕题按高频类型刷，重点练哈希和双指针。anagram 分组、两数之和变体、滑动窗口这类题出现频率高，写的时候主动说清 key 的设计和复杂度，写完自己造两个边界 case（空数组、单元素、含重复字符）跑一遍，比等面试官提醒更好。
结果
二面结束后第 4 天收到 HR 通知，进入下一轮交叉面。
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