2026年京东算法工程师笔试算法工程化落地实践练习与解析

2026年京东算法工程师笔试算法工程化落地实践练习与解析一、单选题（共5题，每题2分）1.在京东物流的智能仓储系统中，如何优化推荐算法的商品召回效率？A.增加更多的特征维度B.减少特征数量以提高计算速度C.使用更轻量级的模型替代复杂模型D.提升服务器硬件性能2.京东金融风控系统中，哪些指标最能反映模型业务效果？A.AUC值B.准确率C.运行时间D.内存占用3.在京东健康的多模态医疗影像诊断系统中，以下哪种方法最适合解决数据稀疏性问题？A.数据增强B.模型迁移C.特征选择D.损失函数优化4.京东广告推荐系统中，如何平衡点击率（CTR）和转化率（CVR）？A.提高CTR优先，忽略CVRB.提高CVR优先，忽略CTRC.通过业务线调整权重参数D.完全依赖用户反馈调整模型5.在京东零售的实时推荐系统中，以下哪种技术最适合解决冷启动问题？A.基于规则的推荐B.热门商品推荐C.基于用户行为的协同过滤D.基于知识图谱的推荐二、多选题（共5题，每题3分）1.京东物流的路径优化算法中，以下哪些因素会影响算法的运行效率？A.车辆数量B.路径约束条件C.数据存储方式D.编程语言选择2.京东金融的反欺诈系统中，以下哪些技术可以用于异常检测？A.神经网络B.支持向量机C.贝叶斯网络D.随机森林3.在京东健康的电子病历系统中，以下哪些场景需要高可用的架构设计？A.数据实时分析B.医疗影像存储C.患者信息查询D.疾病预测模型推理4.京东零售的个性化推荐系统中，以下哪些指标可以用于评估模型效果？A.点击率（CTR）B.转化率（CVR）C.完整率D.响应时间5.在京东云的分布式计算系统中，以下哪些技术可以提高任务调度效率？A.负载均衡B.容器化技术C.弹性伸缩D.内存缓存三、简答题（共5题，每题5分）1.简述京东物流在算法工程化落地中，如何解决大规模数据处理的挑战？2.京东金融的风控模型如何进行实时更新以应对欺诈手段的变化？3.在京东健康的AI辅助诊断系统中，如何确保模型的泛化能力？4.京东零售的推荐系统如何处理用户行为数据的时序性？5.京东云的分布式计算系统如何实现高可用性设计？四、计算题（共2题，每题10分）1.京东物流的配送路径优化问题中，假设有3个配送点，每个点的需求量分别为10、20、30，配送中心位于点A。计算使用Dijkstra算法找到的最短路径总长度（假设距离矩阵如下）：||A|B|C|||||||A|0|5|10||B|5|0|3||C|10|3|0|2.京东金融的风控模型中，假设某用户的特征向量为[1.2,0.8,-0.5]，模型使用逻辑回归，参数为w=[0.5,-0.3,0.2]，偏置b=0.1。计算该用户的预测概率（sigmoid函数为1/(1+exp(-z))）。五、设计题（共2题，每题15分）1.设计一个京东健康的电子病历系统的高可用架构，要求满足以下需求：-支持100万用户实时查询-数据备份与容灾-低延迟响应-易于扩展2.设计一个京东零售的实时推荐系统架构，要求满足以下需求：-支持毫秒级响应-处理高并发请求-动态更新模型参数-监控系统性能答案与解析一、单选题1.D解析：商品召回效率受限于服务器计算能力，提升硬件性能是最直接的方法。其他选项可能有一定作用，但无法根本解决效率问题。2.A解析：AUC值综合反映了模型的区分能力，是风控系统的核心指标。准确率和运行时间更多是工程优化指标，内存占用与业务效果无关。3.B解析：模型迁移可以将已有模型应用于新领域，解决数据稀疏性问题。其他方法如数据增强或特征选择无法直接解决数据不足的问题。4.C解析：通过业务线调整权重参数可以平衡CTR和CVR，这是广告推荐系统中的常用方法。完全依赖用户反馈或优先某个指标都不可取。5.B解析：热门商品推荐可以解决冷启动问题，因为新用户的行为数据较少，热门商品可以作为默认推荐。其他方法如协同过滤需要更多数据。二、多选题1.A、B、C解析：车辆数量和路径约束直接影响算法复杂度，数据存储方式影响查询效率，编程语言选择影响开发速度，但与运行效率关系较小。2.A、B、D解析：神经网络、支持向量机和随机森林可用于异常检测，贝叶斯网络更适用于概率推理，不适合直接用于异常检测。3.A、C、D解析：实时分析、患者信息查询和疾病预测需要高可用架构，医疗影像存储通常有较大延迟容忍度。4.A、B、D解析：CTR、CVR和响应时间是推荐系统的核心指标，完整率更多用于评估数据质量。5.A、B、C解析：负载均衡、容器化和弹性伸缩可以提高调度效率，内存缓存更多用于数据访问优化。三、简答题1.京东物流在算法工程化落地中，如何解决大规模数据处理的挑战？-使用分布式计算框架（如Spark）处理海量数据-建立数据湖存储原始数据，通过ETL流程清洗和转换数据-优化数据分区和索引，提高查询效率-采用流式处理技术（如Flink）实时处理数据2.京东金融的风控模型如何进行实时更新以应对欺诈手段的变化？-使用在线学习技术，定期更新模型参数-建立快速反馈机制，监控模型性能并触发更新-结合规则引擎和机器学习模型，提高适应性3.在京东健康的AI辅助诊断系统中，如何确保模型的泛化能力？-使用多模态数据训练模型，减少单一数据源的局限性-采用迁移学习，将其他医疗领域的知识迁移到诊断模型中-定期进行交叉验证，避免过拟合4.京东零售的推荐系统如何处理用户行为数据的时序性？-使用时间窗口聚合用户行为数据，捕捉短期兴趣变化-结合用户历史行为和实时行为，动态调整推荐权重-使用RNN或Transformer模型处理时序数据5.京东云的分布式计算系统如何实现高可用性设计？-使用多副本存储，避免单点故障-建立故障转移机制，自动切换到备用节点-通过负载均衡分散请求压力四、计算题1.Dijkstra算法计算最短路径：-从A出发，选择距离最小的B（5），更新到C的最短路径为10（A→B→C）-从B出发，选择距离最小的C（3），最短路径为A→B→C（8）-最终最短路径总长度为82.逻辑回归预测概率：-z=w·x+b=0.5×1.2+(-0.3)×0.8+0.2×(-0.5)+0.1=0.1-概率P=1/(1+exp(-0.1))≈0.525五、设计题1.京东健康的电子病历系统高可用架构：-使用分布式数据库（如TiDB）存储病历数据，支持读写分离-部署多套异地备份系统，实现数据容灾-使用缓存层（如Redis）加速常见查询-通过Kuberne