得物面试洞察

概述

得物算法工程师面试核心不在于理论深度，而在于能否将算法落地到鉴别业务，实现人工替代与降本提效。面试考察三大维度：业务理解（类目负责制、OKR 设计）、技术能力（细粒度视觉识别、多模态融合、模型压缩）、工程落地（全链路闭环、ROI 思维）。

类目负责制：算法团队按品类（鞋、包、美妆等）划分负责人，而非按技术栈。不同品类鉴别逻辑差异巨大，需从数据体系到模型迭代全链路闭环。
OKR 核心指标 — AI 替代率：拆分为 AI 独立鉴别（完全替代人工）和 AI 补充鉴别（人机协同）。同时卡准确率与漏检率，漏检（假货判正品）是绝对红线。
算力充足但需算经济账：资源可申请，但方案必须证明投入产出比。技术可行不等于业务可行。
细粒度识别四大难点：类间差异极小/类内差异极大、数据不均衡与冷启动、场景鲁棒性要求高、正负样本风险不对等。
面试五道必考题：业务理解、细粒度识别优化、OKR 设计、精度-延迟-成本平衡、线上故障排查。