子期
三、场景问题解决（约15分钟）线上突然爆出一批AI回答的badcase，用户投诉都上来了，你的应急处理流程是什么？怎么定位是模型、检索还是工程链路的问题？多轮对话功能怎么测？上下文依赖的用例怎么设计和维护？AI应用依赖一堆下游（模型服务、向量库、三方接口），测试环境怎么做隔离和mock？模型服务没法mock怎么办？大促/流量高峰前，模型服务这块的压测你会怎么规划？GPU资源紧张时怎么排优先级？四、工程判断（约10分钟）测试框架选型：基于pytest二开还是完全自研？你怎么决策？说一个你做错的选型CI里AI相关的检查跑得太慢，开发同学天天抱怨，你怎么解？评测数据集越来越大，版本管理和数据血缘你怎么设计？五、编码（约15分钟）手撕：实现一个异步并发控制器，限制同时执行的任务数不超过N，要求基于asyncio（比一面的LRU更贴近测开日常，他明说了"这就是我们工作里写的东西"）追问：如果还要加每秒请求数限制（令牌桶），你怎么在上面扩展？
发布于 北京
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