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AI算法工程师面试题库

面向AI算法工程师相关面试，围绕深度学习、自我介绍、职业规划、RAG、检索增强生成等主题展开练习，结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区，梳理知识要点并练习清晰表达。

25 道题目建议用时 75 分钟专项面试练习

全部题目 25 道题

考察候选人对Adam优化器原理的理解，包括一阶矩、二阶矩、动量与RMSprop融合，以及学习率调节的必要性。

考察候选人对逻辑回归基本定位的理解，是否清楚其用于二分类并输出概率。

考察候选人对因果掩码在自回归解码中作用的理解。

考察候选人对无监督降维与有监督降维目标差异的理解。

考察候选人对DeepSpeed ZeRO不同阶段显存分片策略的掌握。

考察候选人对深度学习基础算子底层实现的理解，尤其是数值稳定性处理和边界条件。

考察候选人的表达概括能力、经历与岗位的匹配度，以及能否在短时间内突出核心优势。

了解候选人的科研训练情况、学术产出能力以及毕业门槛，判断其研究素养和自驱力。

考察对RAG检索阶段的理解，包括召回与精排的分工、效率与效果的权衡。

考察对Agent核心循环机制的理解，包括感知、规划、行动、观察的迭代过程以及终止条件的设计。

考察知识图谱与大模型结合的经验，以及面对弱模型结构化输出失败时的工程改进能力。

考察候选人的表达组织能力、与岗位的匹配度以及自我定位是否清晰。