DeepSeek 面试题专题

DeepSeek 是一家专注于大模型与人工智能技术研发的公司，其技术岗位面试以扎实的算法基础、工程能力和对 AI 领域的理解著称。本页面整理了常见的 DeepSeek 面试题类型及备考建议，帮助求职者高效准备。

常见面试环节

• 在线编程（LeetCode 中等/困难难度）
• 系统设计（如设计一个向量数据库、推理服务架构等）
• 机器学习 / 深度学习基础知识
• 大模型相关问题（训练、推理、优化、部署）
• 行为面试（项目经历、团队协作、解决问题能力）

高频算法题示例

• 实现 LRU 缓存
• 二叉树的序列化与反序列化
• 滑动窗口最大值
• 图的拓扑排序与环检测
• 多线程生产者-消费者模型

AI/大模型相关考点

• Transformer 架构细节与改进
• LoRA 微调原理
• 推理加速技术（如 vLLM、TensorRT-LLM）
• 上下文长度扩展方法（RoPE、ALiBi 等）
• 模型量化与蒸馏

备考建议

建议重点复习数据结构与算法，同时深入理解大模型训练与推理流程。可结合开源项目（如 DeepSpeed、vLLM）进行实践，并准备清晰的项目复盘。