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助理AI应用开发工程师面试题库

面向助理AI应用开发工程师相关面试,围绕大模型推理、采样策略、温度参数、产品化、需求分析等主题展开练习,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。

6 道题目建议用时 18 分钟专项面试练习

全部题目 6 道题

01

Python 中处理大模型 JSON 输出时,你会用哪些包做解析与校验?如何保证输出结构可靠?

考察候选人对大模型结构化输出解析与校验工具的熟悉程度,以及工程上保证输出可靠性的意识。
02

FastAPI 的底层 Web 服务器组件用了什么?请说明其运行机制。

考察候选人对 FastAPI 运行原理和 ASGI 生态的理解,而非只会写路由。
03

Python 中元组和列表有什么区别?元组元素可变吗?为什么设计成不可变?

考察 Python 基础数据结构理解,以及不可变对象的设计动机。
04

你微调过大模型吗?训练中如何判断学习率高低?学习率过高有哪些调整措施?

考察候选人对微调训练过程的实际理解,尤其是 loss 曲线诊断与学习率调参能力。
05

你会如何把一个技术能力做成面向用户的产品或功能?请说明你的思路。

考察候选人从技术到用户价值的转化能力,以及需求拆解和落地意识。
06

大模型的温度参数底层是如何调节的?不同温度对输出有什么影响?

考察候选人对大模型采样机制的理解,而非只会调参。
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