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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、MySQL、容错设计、自注意力、B+树等主题展开练习,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。

21 道题目建议用时 63 分钟专项面试练习

全部题目 21 道题

01

讲一下你在项目中遇到的问题

考察候选人在真实项目中识别、分析和解决问题的能力,以及技术决策和复盘能力。
02

MySQL 查询做过哪些索引优化,explain 有没有用过

考察候选人对MySQL索引优化的实践经验和explain工具的使用能力。
03

MySQL 模糊查询索引左匹配的底层原因是什么

考察候选人对B+树索引结构和最左匹配原则的底层理解。
04

B + 树为什么可以提升 MySQL 查询 IO 效率

考察候选人对B+树数据结构及其在数据库索引中优势的理解。
05

简述在浏览器输入 URL 到页面展示完整的全过程

考察候选人对网络请求和浏览器渲染流程的整体理解。
06

请先做一下自我介绍

考察候选人的表达能力、经历与岗位的匹配度,以及能否在短时间内突出与AI应用开发相关的技术亮点。
07

Transformer 的整体结构是怎样的?

考察对Transformer基础架构的掌握程度,包括Encoder-Decoder组成、核心模块以及Decoder-only变体的理解。
08

为什么自注意力需要除以 sqrt(dk)?

考察对缩放点积注意力中缩放因子作用的理解,包括方差分析、Softmax饱和和梯度问题。
09

Encoder 和 Decoder 的注意力机制有什么区别?

考察对双向注意力和因果注意力区别的理解,以及掩码实现和训练中信息泄露的风险。
10

Pre-LN 和 Post-LN 有什么区别?为什么现在很多模型使用 Pre-LN?

考察对Transformer中归一化位置差异的理解,包括梯度传播、训练稳定性和实际选型考量。
11

为什么会引入Agent?写操作不会有风险吗?

考察候选人对引入Agent的业务动机理解,以及对写操作风险的认识和应对思路。
12

如果现在需要让Agent完全接管整个写链路,你该怎么设计?

考察候选人对Agent接管完整写链路的系统设计能力,包括架构、安全、可靠性等方面。
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