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AI工程师面试题库

面向AI工程师相关面试,围绕Python、数据结构、RAG、Agent、大模型等主题展开练习,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。

5 道题目建议用时 15 分钟专项面试练习

全部题目 5 道题

01

请用 Python 基础库实现:给定一组向量和查询向量,按相似度返回 Top K 向量。

考察候选人能否在无自动补全、无运行环境的条件下,用 Python 基础语法正确实现排序与 Top K 选择,并理解相似度计算的基本流程。
02

请实现一个滑动窗口判断:给定排序数组、当前下标 now、limit 和窗口大小,判断 now 能否被装入窗口。

考察候选人对滑动窗口边界条件的理解,以及在无运行环境下写出正确逻辑的能力。
03

请解释 RESTful API 中常见状态码的含义,以及 GET 和 POST 的区别。

考察候选人对 Web 基础知识的掌握,尤其是 AI 应用开发中调用外部服务时常见的 HTTP 协议细节。
04

请解释 RAG 的基本流程,以及模型温度和上下文窗口在其中的作用。

考察候选人对 AI 应用基础概念的理解,包括检索增强生成、模型参数和上下文管理。
05

请说明 Python 中 list 和 tuple 的区别,并举例说明各自适用场景。

考察候选人对 Python 基础数据结构的理解,这是 AI 工程师日常编码的基本功。
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