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面向AI工程师相关面试，围绕Python、RAG、系统设计、推理服务、高并发等主题展开练习，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。

9 道题目建议用时 27 分钟专项面试练习

全部题目 9 道题

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。

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。

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。

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。

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。

考察候选人对大模型推理中KV缓存机制的理解，以及能否根据模型参数、序列长度、批次大小等估算显存占用，验证是否具备生产环境部署经验。

考察候选人对MoE架构中路由机制、负载均衡策略以及大规模训练成本估算的理解，判断是否具备工程落地经验。

考察候选人在实际项目中根据需求选择技术方案的能力，是否理解不同方法的适用场景和决策逻辑。

考察候选人设计大规模AI聊天助手系统的能力，包括并发处理、模型推理批处理、多轮对话上下文存储和成本控制。