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AI应用开发工程师面试题库

面向AI应用开发工程师相关面试，围绕Agent、RAG、系统设计、技术选型、问题解决等主题展开练习，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。

176 道题目建议用时 528 分钟专项面试练习

全部题目 176 道题

考察候选人的技术选型能力、评估维度和决策逻辑。

考察候选人对MCP（Model Context Protocol）的了解。

考察候选人在海量数据场景下的数据库设计能力，包括分库分表、索引、缓存等。

考察候选人对项目的整体把握能力、技术深度以及表达沟通能力。

考察候选人对技术选型的理解深度，是否能够权衡不同方案的优缺点。

考察候选人对审核业务的理解，以及如何将业务需求转化为技术指标。

考察候选人对系统闭环设计的理解，以及如何保证审核结果的有效利用。

考察候选人对生产级系统可观测性建设的经验，是否具备运维意识。

考察候选人处理大模型输出与后端 API 契约不一致问题的能力，包括校验、修复和重试策略。

考察候选人对大模型输出格式控制的理解，包括提示工程、解码策略和后处理。

考察候选人对缺失字段的应对策略，包括重试、默认值、业务降级等。

考察候选人对重试机制在生产环境中潜在问题的认识，如延迟、成本、死循环等。