京东视觉算法面试30问全景精解
京东视觉算法面试30问全景精解
——零售智能 × 供应链创新 × 工业落地：京东视觉算法面试核心考点全览
前言
京东作为中国领先的零售科技企业，在智能物流、供应链管理、智能仓储、商品识别、工业质检等领域持续推动视觉AI的创新与大规模落地。京东视觉算法岗位面试不仅关注候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更强调算法在大规模商品、复杂供应链、工业场景下的工程实现与创新能力。面试题目兼顾理论深度、工程实战、产业前沿和系统落地，考察候选人能否将算法能力转化为零售与工业智能的实际价值。本文精选30个高质量面试问题，涵盖基础、进阶、创新与落地，助你在京东等一线大厂视觉算法岗位面试中脱颖而出。
1. 商品图像检索的主流方法与工程挑战
考察：检索系统设计与特征建模能力
解答：
商品图像检索旨在从海量商品库中快速找到相似商品。主流方法有基于特征提取的ANN检索、深度哈希、对比学习等。
原理说明：
- 特征提取：CNN/Transformer提取商品图像特征。
- ANN检索：近似最近邻索引（如FAISS、Annoy）。
- 哈希方法：将特征映射为二值码。
- 对比损失：