小红书视觉算法面试30问全景精解

小红书视觉算法面试30问全景精解

——生活方式 × 社区内容 × 视觉智能：小红书视觉算法面试核心考点全览

前言

小红书作为中国领先的生活方式社区平台，在内容理解、图像检索、商品识别、智能推荐、内容审核等领域持续推动视觉AI的创新与大规模落地。小红书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社区内容、商品多样性、跨模态理解、工程落地等复杂环境下的创新与实战能力。面试题目兼顾理论深度、工程实战、产业前沿和社区内容智能，考察候选人能否将算法能力转化为小红书生态的实际价值。本文精选30个高质量面试问题，涵盖基础、进阶、创新与落地，助你在小红书等一线大厂视觉算法岗位面试中脱颖而出。

---

1. 社区内容中的商品图像检索算法

考察：图像检索与特征建模能力

解答：
商品图像检索用于在社区内容中查找相似商品。常用方法有CNN特征、深度哈希、FAISS索引等。

原理说明：

• 特征提取：深度网络输出高维特征向量。
• ANN索引：近似最近邻检索。
• 哈希编码：特征二值化加速检索。
• 对比损失：