2026年算法工程师（排序算法）岗位实操考核试题及答案

2026年算法工程师（排序算法）岗位实操考核试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在工业级推荐系统中，若用户行为日志延迟30分钟到达，以下哪种做法对实时排序模型影响最小？A.直接丢弃延迟样本，保证数据新鲜度B.将延迟样本写入冷存储，次日批量修正特征分布C.用延迟样本回灌Kafka，触发增量训练D.把延迟样本标记为负样本，降低其权重答案：C解析：延迟样本仍含有效信号，直接丢弃（A）会损失信息；次日修正（B）无法改善实时模型；标记为负（D）引入错误标签。回灌Kafka（C）可在分钟级完成增量更新，兼顾时效性与数据完整性。2.精排阶段使用双塔DNN，用户塔最后一层输出128维向量，物品塔输出64维向量，线上需计算内积得分。若要求Top100召回率≥95%，向量检索库应优先采用：A.暴力内积全表扫描B.HNSW+降维至64维C.IVF1024,PQ32D.先PCA把用户塔压到64维再进HNSW答案：C解析：暴力扫描（A）延迟高；HNSW（B）仍存64vs64维内积，精度损失大；PCA（D）引入额外误差。IVF+PQ（C）在128vs64非对称内积场景下支持ADC算法，召回>95%，延迟<5ms。3.某场景CTR模型采用多任务学习，任务权重(CTR,CVR)=(1.0,0.5)。若CVR任务过拟合，以下哪种正则化策略最合理？A.降低CVR任务学习率B.增加CVR塔dropout0.5→0.8C.在共享层加BND.把CVR任务权重调为0.3答案：B解析：过拟合需直接约束CVR塔容量，提高dropout（B）最有效；调权重（D）仅改变梯度大小，不抑制过拟合；共享层BN（C）对任务特定过拟合帮助有限。4.精排模型使用GBDT+FTRL二阶段范式，若GBDT输出叶子索引作为FTRL的离散特征，为使FTRL在线学习稳定，应：A.对叶子索引做Hash到2^20B.固定GBDT不更新，仅更新FTRLC.每夜用全量数据重训GBDTD.把GBDT叶子输出替换为叶内样本平均CTR答案：B解析：GBDT一旦变动，叶子空间发生哈希漂移，FTRL权重失效。固定GBDT（B）可保证特征空间稳定，仅让FTRL吸收实时残差。5.在短视频排序中，采用“长播完率”作为正样本权重，若某视频被滑走但已播放90%，则其权重应：A.置0B.按90%连续值加权C.置1D.按(1-90%)惩罚答案：B解析：长播完率与满意度正相关，90%已属强正信号，连续加权（B）可保留细粒度信息，避免二值化带来的标签噪声。6.以下哪种做法不会导致PositionBias放大？A.精排模型输入中加入position特征B.训练样本对position做dropoutC.线上把position强制置0D.训练时把position作为label的一部分答案：D解析：position作为label（D）与排序得分耦合，训练阶段无法区分因果，反而放大偏差；其余选项均为去偏手段。7.使用LambdaMART做LearningtoRank，若训练集中queryA有100条doc，queryB有10条，以下哪种采样方式最易导致NDCG@10下降？A.对queryA随机下采样至30条B.对queryB过采样至30条C.按query频率加权损失D.保持原始分布不变答案：A解析：LambdaMART对doc数量敏感，queryA下采样（A）会丢失高相关doc，直接拉低NDCG；过采样（B）仅重复低相关样本，影响较小。8.在粗排向量检索阶段，若采用最大内积搜索（MIPS），物品向量需满足：A.L2归一化B.非负C.模长≤1D.无需额外约束答案：C解析：MIPS要求向量模长有界，否则内积无上界无法剪枝；L2归一化（A）把内积退化为余弦，改变排序；非负（B）非必需。9.精排模型采用Transformer对用户行为序列建模，若序列平均长度500，以下哪种工程优化对P99延迟改善最大？A.把self-attention改为线性attentionB.序列截断至50，加time-decaymaskC.用INT8量化D.把batchsize从1提到32答案：B解析：序列长度平方复杂度，截断至50（B）计算量降100倍，P99从80ms降至8ms；线性attention（A）仅理论降复杂度，常数大；量化（C）改善有限；增大batch（D）反而增延迟。10.线上A/B测试显示新模型CTR+3%，GMV-1%，以下哪项解释最合理？A.新模型对低价商品过拟合B.探索性下降导致马太效应C.正样本权重过高D.训练集存在LabelLeakage答案：B解析：CTR升GMV降，说明模型更倾向已热门商品，探索性（B）下降，导致头部商品CTR增益，但长尾商品GMV受损；低价过拟合（A）应GMV降更多。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.关于多目标排序（CTR+CVR+GMV），以下哪些做法可能引发“跷跷板”现象？A.共享底层embedding，任务塔完全独立B.采用GradNorm自动平衡梯度C.用Pareto优化找非支配解D.手工调大GMV任务权重至10.0答案：A、D解析：共享embedding（A）使任务相互掣肘；手工权重过大（D）直接挤压其他任务；GradNorm（B）与Pareto（C）为缓解手段。12.在粗排阶段使用双塔模型，以下哪些做法可提升向量检索的召回率？A.训练时采用hardnegative采样B.线上用ANN召回Top1000再精排Top100C.用户塔输出增加L2约束D.采用温度缩放让softmax更尖锐答案：A、B解析：hardnegative（A）拉大正负边界；扩大粗排召回量（B）提升召回率；L2约束（C）压缩表达力；温度缩放（D）仅影响训练分布。13.以下哪些指标可直接用于评估排序模型的“公平性”？A.不同性别用户的平均展示位次差异B.商品类目覆盖率C.NDCG@10D.冷启商品曝光占比答案：A、B、D解析：NDCG（C）仅衡量整体效用；其余三项均反映不同群体或类目的机会公平。14.线上出现“特征穿越”事故，可能原因包括：A.训练样本把次日统计值拼到前一日B.实时特征流混入了未来日志C.特征工程代码把label拼接到输入D.采用离线窗口统计时把右边界设为t+1答案：A、B、D解析：C属于labelleakage，非穿越；其余均为时间边界错误导致未来信息泄露到过去。15.若精排模型采用ListwiseLoss（如ListNet），以下哪些操作会导致梯度爆炸？A.对长序列query做softmax前未减maxB.学习率设为1e-1C.输出层未加clipD.采用LayerNorm答案：A、B、C解析：LayerNorm（D）稳定梯度；其余均可能使softmax分母趋0或梯度过大。三、填空题（每空2分，共20分）16.在工业界常用“_______”技术解决双塔模型用户侧与物品侧向量维度不一致时的内积检索问题，其核心思想是把高维向量映射到_______空间后采用_______距离度量。答案：AsymmetricLSH；低维汉明；汉明解析：AsymmetricLSH通过随机超平面将非对称内积转化为汉明距离，保持检索精度。17.若GBDT叶子节点数为T，每棵树最大深度为d，则离散化后特征维度为_______，为避免过拟合，FTRL的L1正则系数应随T增大而_______。答案：T；增大解析：叶子数T即特征维度，维度越高越需稀疏正则。18.在多目标学习中，若任务i的梯度范数为||G_i||，则GradNorm目标函数里相对梯度速度平衡项为_______。答案：||G_i||/(任务i的相对学习速率)解析：GradNorm通过统一梯度速度实现任务平衡。19.采用Transformer建模用户行为时，若引入“时间戳差值”作为偏置向量，其维度应与_______保持一致，且需做_______处理防止穿越。答案：attentionhead数；mask未来解析：时间偏置需按head拆分；未来信息需mask。20.线上实验发现新模型P99延迟升高20ms，经profiling发现矩阵乘占比80%，若采用INT8量化，理论延迟可降至_______ms，前提是_______。答案：10；量化误差导致AUC下降≤0.3%解析：INT8计算带宽降50%，矩阵乘占比80%，整体延迟降40ms×0.8×0.5=16ms，实际约降10ms；业务可接受AUC微降。四、算法设计题（共25分）21.实时增量训练框架设计（10分）背景：短视频推荐场景，日均新增日志200TB，模型需小时级更新。要求：1)支持双塔DNN增量训练；2)支持样本去重；3)支持特征版本兼容；4)故障时5分钟内回滚。请给出系统架构图文字描述、数据流、参数更新策略，并说明如何验证增量效果。答案：架构：1)日志层：Kafka2000分区，保留72小时；2)样本去重：FlinkCEP按user_id+item_id+server_timestamp去重，窗口10分钟，布隆过滤器内存<4GB；3)特征版本：Protobuf带schema_id，增量训练时若schema_id升级，触发冷启动分支，重训embedding矩阵，旧schema权重热启动映射；4)训练：ParameterServer架构，worker200并发，每10分钟checkpoint到HDFS；user塔与item塔分离，item塔全量更新，user塔增量；5)回滚：checkpoint按时间倒序链式保存，回滚时Zookeeper切换模型路径，线上服务加载上一版embedding，5分钟内完成；6)效果验证：实时A/B平台按流量10%采样，对比增量与上一版CTR、完播率，若CTR相对下降>1%自动熔断。22.多目标融合公式推导（8分）给定三个任务输出：CTR=p，CVR=q，GMV=g，用户侧权重向量w=(w1,w2,w3)可学习。要求最终得分s满足：1)单调递增；2)可解释；3)对负样本不敏感。请写出s的表达式并证明其满足条件。答案：s=sigmoid(w1·logit(p)+w2·logit(q)+w3·log(g+1))证明：1)logit(p)=ln(p/(1-p))，p↑则logit↑，sigmoid单调，故s↑；2)权重w可解释为各任务对最终满意度的“对数几率”贡献；3)负样本p≈0，logit(p)≈-∞，但sigmoid在-∞饱和于0，对s梯度趋0，不敏感。23.基于强化学习的重排序算法（7分）场景：电商搜索，需对精排Top50重排序，目标最大化单QueryGMV，状态空间s为50个商品特征矩阵，动作a为排列π，奖励r为实时GMV。要求：1)状态降维方案；2)动作空间压缩；3)离线训练仿真器构建。答案：1)状态降维：对50×d矩阵做K-maxpooling+Self-Attention池化，得到固定256维向量；2)动作压缩：采用Plackett-Luce分布参数化Top10排列，其余40位按精排顺序填充，动作空间从50!降至10!；3)仿真器：用历史日志构建反事实reward模型，输入为排列π，输出期望GMV，采用IPS+DoublyRobust降低方差，离线AUC>0.85方可上线。五、编程实现题（共20分）24.用PyTorch实现一个带负样本队列的双塔DNN，要求：1)用户塔输出128维，物品塔64维，支持非对称内积；2)负样本队列长度100k，支持动量更新；3)训练时采用in-batch+queue负样本；4)提供线上导出TorchScript，含热启增量接口。答案：```pythonimporttorch,torch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderclassUserTower(nn.Module):def__init__(self,user_feat_dim,hidden=[512,256],out=128):super().__init__()layers=[]h0=user_feat_dimforhinhidden:layers+=[nn.Linear(h0,h),nn.ReLU(),nn.BatchNorm1d(h)]h0=hlayers+=[nn.Linear(h0,out)]=nn.Sequential(layers)defforward(self,x):return(x)classItemTower(nn.Module):def__init__(self,item_feat_dim,hidden=[512,256],out=64):super().__init__()layers=[]h0=item_feat_dimforhinhidden:layers+=[nn.Linear(h0,h),nn.ReLU(),nn.BatchNorm1d(h)]h0=hlayers+=[nn.Linear(h0,out)]=nn.Sequential(layers)defforward(self,x):return(x)classDualTower(nn.Module):def__init__(self,udim,idim,queue_size=100000,temp=0.05):super().__init__()self.user_tower=UserTower(udim)self.item_tower=ItemTower(idim)self.register_buffer("queue",torch.randn(64,queue_size))self.queue=nn.functional.normalize(self.queue,dim=0)self.register_buffer("queue_ptr",torch.zeros(1,dtype=torch.long))self.temp=temp@torch.no_grad()defdequeue_and_enqueue(self,item_vec):item_vec=nn.functional.normalize(item_vec,dim=1)b=item_vec.shape[0]ptr=int(self.queue_ptr)ifptr+b>=self.queue.shape[1]:ptr=0self.queue[:,ptr:ptr+b]=item_vec.Tself.queue_ptr[0]=(ptr+b)%self.queue.shape[1]defforward(self,user_feat,pos_item_feat,neg_item_feat=None):u=self.user_tower(user_feat)u=nn.functional.normalize(u,dim=1)i_pos=self.item_tower(pos_item_feat)i_pos=nn.functional.normalize(i_pos,dim=1)ifself.training:ifneg_item_featisNone:in-batch负样本scores=torch.matmul(u,i_pos.T)/self.templabels=torch.arange(scores.size(0),device=scores.device)loss=nn.CrossEntropyLoss()(scores,labels)else:混合负样本i_neg=self.item_tower(neg_item_feat)i_neg=nn.functional.normalize(i_neg,dim=1)queue_neg=self.queue.clone().detach().Tall_neg=torch.cat([i_neg,queue_neg],dim=0)pos_score=(ui_pos).sum(dim=1,keepdim=True)/self.tempneg_score=torch.matmul(u,all_neg.T)/self.tempscores=torch.cat([pos_score,neg_score],dim=1)labels=torch.zeros(scores.size(0),dtype=torch.long,device=scores.device)loss=nn.CrossEntropyLoss()(scores,labels)self.dequeue_and_enqueue(i_pos)returnlosselse:score=(ui_pos).sum(dim=1)returnscore热启增量接口defload_incremental(model_path,new_item_tower_dict):model=torch.jit.load(model_path)model.item_tower.load_state_dict(new_i