技术方面
- 架构设计
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架构设计是否合理，是否满足项目性能、可扩展性和可维护性需求？存在哪些模块职责不清或耦合度过高的问题？
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架构在应对高并发场景时表现如何？采取了哪些措施（如负载均衡、分布式缓存等），效果怎样？
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架构设计中对容错机制是如何考虑的？实际运行中系统的容错能力是否达到预期？
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如何对现有的代码进行重构，提高代码的可读性和可扩展性？
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从系统架构的高度审视项目，评估架构的合理性和前瞻性，思考如何对架构进行优化和升级，以满足未来业务的发展需求？
- 技术选型
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技术选型是否恰当，所选技术框架、工具和编程语言是否契合项目实际情况？有无因技术方案复杂导致开发与维护成本增加的情况？
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在技术选型过程中，对比了哪些其他技术方案，最终放弃的原因是什么？
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所选技术在项目中的社区活跃度和技术支持情况如何，是否对项目产生过影响？
- 代码质量
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代码质量是否达标，是否遵循良好编程规范，有无代码重复、逻辑混乱等问题？可借助代码审查工具辅助检查，如何进一步提升代码质量？
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代码的单元测试覆盖率如何？测试过程中发现的主要问题集中在哪些方面？
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代码中是否存在安全漏洞隐患，采取了哪些安全编码措施？
- 性能优化
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项目性能指标（响应时间、吞吐量、资源利用率等）表现如何，性能瓶颈出现在哪些环节？可通过何种优化策略（缓存策略、数据库索引优化等）提升性能？
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优化性能过程中，采用了哪些性能监控工具，这些工具对定位问题起到了怎样的作用？
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性能优化前后，项目性能指标有哪些具体的数据变化？
- 模块间协作
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开始关注自己负责的模块与其他模块之间的协作关系，如何更好地进行接口设计和数据交互，确保整个系统的稳定性和一致性？
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在模块协作过程中，是否遇到过数据格式不兼容、接口调用异常等问题，是如何解决的？
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模块之间的依赖关系是否清晰，是否存在不合理的依赖导致系统维护困难？
项目管理方面
- 任务分配
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任务分配是否均衡，是否存在部分成员任务过重或过轻的情况？如何优化任务分配机制，提高整体效率？
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任务分配时，是否充分考虑了成员的技术特长和经验水平？
- 项目进度
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项目进度是否按计划推进，哪些环节出现延迟，延迟原因是什么（需求变更、技术难题、沟通问题等）？如何更好地把控项目进度？
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针对项目进度延迟，采取了哪些补救措施，效果如何？
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在项目计划制定过程中，是否预留了合理的缓冲时间应对突发情况？
- 风险管理
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项目中遇到哪些风险（技术风险、人员风险等），风险应对措施是否有效？是否存在未及时识别的风险，如何完善风险识别与应对体系？
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对于已识别的风险，风险发生的概率和影响程度评估是否准确？
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风险应对过程中，是否有跨部门协作的情况，协作效果如何？
团队协作方面
- 沟通协作
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团队成员之间沟通是否顺畅，有无信息传递不及时、不准确的问题？怎样优化沟通流程，确保信息高效流通？
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在项目沟通中，主要采用了哪些沟通工具和方式，各有什么优缺点？
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是否存在因沟通不畅导致的误解或重复工作，如何避免类似情况再次发生？
- 团队配合
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团队各角色之间配合是否默契，工作衔接是否紧密？是否因配合问题影响项目进度或质量，如何加强团队协作？
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在团队配合过程中，是否建立了有效的问题解决机制，当出现冲突时如何协调？
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团队成员之间的知识共享情况如何，是否有促进知识共享的有效措施？
业务理解方面
- 需求理解
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对业务需求的理解是否准确，是否因理解偏差导致返工或功能不符要求？如何提升对业务需求的理解能力？
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在需求分析阶段，是否与业务方进行了充分的沟通和确认，采用了哪些方法确保需求理解一致？
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当业务需求发生变更时，如何快速响应并调整项目计划和技术方案？
- 业务价值
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项目对业务的价值贡献是否达到预期，是否有进一步提升业务价值的空间？如何从业务角度优化后续项目开发？
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项目上线后，业务指标（如销售额、用户活跃度等）有哪些实际变化，与项目预期目标的差距如何？
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从业务角度出发，项目在功能完整性、用户体验等方面还有哪些可改进之处？
面向跳槽面试补充
- 成果量化
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能否用具体数据说明自己在项目中的贡献，如通过优化代码使系统性能提升了 X%，或通过改进流程使项目开发周期缩短了 X 天？
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项目上线后，为公司带来了哪些可量化的收益，如成本降低了多少金额，业务增长了多少比例？
- 个人能力展现
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在项目中遇到的最大技术难题是什么，自己是如何独立解决或带领团队攻克的？
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在项目管理过程中，是否有过协调资源、推动项目关键节点按时完成的经历，具体采取了哪些措施？
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在团队协作中，自己承担了怎样的角色，为提升团队凝聚力和工作效率做出了哪些贡献？
- 经验迁移
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从这个项目中总结的经验教训，如何应用到未来新的工作场景中？
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项目中所掌握的技术和方法，是否能够快速适应新公司的技术栈和业务需求？
后续发展过程中，有些客户的场内数据无法流出，需要算法同学前往客户公司进行算法优化，那么可以将该平台搭建在客户场内，成为一个具有评估功能的工具。
承担的任务、采用的技术、遇到的问题、解决办法、项目成果
在整个比赛平台项目中，
在开发比赛平台后端的时候遇到过，架构设计、数据集内容泄露、算法提交策略的运行顺序、算法策略镜像被修改或删除等等。
在开发具体比赛逻辑时，交互程序相对容易，主要需要考虑的是对于不同类型的比赛，与算法策略相互交互时接口的设计，以及对于一些业务场景，排序指标的选择、以及部分场景除了结果的正确性外，还需要考虑策略的可用性。比如当前常用的 gpt，不能期望豆包、deepseek 过了 10 分钟再返回结果，那么体验上是非常差劲的。具体来说，主要是 asr 语音识别场景与产品针对策略可用性设计的红线指标讨论的比较多。
当前比赛平台已经运行 1 年半左右，承接了 xxx 个比赛的 xxx 版本，目前已经有超过 10w 个策略提交在不同比赛的不同版本上。