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AI全栈开发工程师面试题库

面向AI全栈开发工程师相关面试，围绕系统设计、WebSocket、实时通信、MCP、性能优化等主题展开练习，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。

30 道题目建议用时 90 分钟专项面试练习

全部题目 30 道题

考察候选人对 AI pipeline 各节点质量控制的系统化思考，以及应对模型幻觉的工程手段。

考察候选人对大规模数据处理的 SQL 优化能力，以及存储选型的权衡思考。

考察候选人的端到端系统设计能力，包括消息处理、存储选型、实时推送和一致性保障。

考察候选人的 SQL 编写能力和索引设计原则。

考察候选人能否从真实项目中提炼出体现技术深度与工程判断力的核心模块，而非泛泛罗列功能。

考察候选人对自己项目的整体架构和实现细节的掌握程度，以及能否清晰描述复杂流程。

考察候选人对输入数据多样性的处理能力，以及如何设计鲁棒的AI转换系统。

考察候选人在复杂代码库中检索代码的策略，以及对工具局限性的认识。

考察候选人对系统扩展性的思考，以及如何根据业务需求设计灵活架构。

考察候选人对SSE协议的理解和断线重连的实现细节。

考察候选人对不同 Agent 决策模式的理解，以及根据场景选择合适模式的能力。

考察候选人对 MCP 协议和传统 function call 机制的理解，以及在实际应用中的选择。