在算法工程师面试中，场景设计与开放性问题越来越被重视，重点考察候选人的业务落地能力、系统思维以及对前沿技术的追踪。本文将详细拆解7道经典面试题，涵盖推荐系统架构、冷启动策略、Prompt注入防御、大模型数据清洗、对话机器人评估、线上模型监控以及AGI发展路径，帮助你体系化地准备。
1. 如何设计一个推荐系统的召回层和排序层？（多路召回、特征交叉）
设计推荐系统时，召回层负责从海量候选集中快速筛选出数百个可能感兴趣的物品，排序层则对召回结果进行精细化打分，最终输出TOP-N推荐。合理的多层架构能有效平衡效果与性能。
召回层设计
- 多路召回策略：单一召回策略难以覆盖所有场景，通常采用“多路召回”融合的方式。常见的召回通道包括：
- 协同过滤：基于物品或用户的协同过滤（ItemCF/UserCF）利用行为相似性召回。
- 向量召回：通过双塔模型（DSSM）将用户和物品映射到同一向量空间，利用ANN（近似最近邻）服务高效检索。
- 热门/冷门召回：挖掘近期热门物品或长尾内容，增加多样性。
- 地理位置召回：外卖、打车等场景根据实时位置召回。
- 社交召回：基于好友行为或互动关系。
- 融合策略：各路召回结果通过加权或优先级合并，并设置去重和截断逻辑，保证召回集合的多样性与覆盖度。
排序层设计
排序层通常包括粗排和精排两阶段。粗排使用轻量级模型对召回集合进行进一步裁剪（数千
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