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大模型算法工程师面试题库

面向大模型算法工程师相关面试，围绕强化学习、GRPO、系统设计、Agent、Transformer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。

114 道题目建议用时 342 分钟专项面试练习

全部题目 114 道题

考察现场编码与算法思维，从基础位运算到升级变形再到三维DP，验证递进难度下的实现与调试能力。

考察候选人能否清晰、结构化地还原真实项目，验证其对建模决策、流程拆解和关键技术细节的掌握深度，判断项目经历的真实性与技术含金量。

考察候选人对大模型后训练范式的理解深度，是否理解SFT与RL各自解决什么问题、边界在哪，以及能否批判性思考流程冗余而非机械背诵。

考察候选人的问题定位能力和系统性优化思维，能否从数据、模型、训练、评估等多维度分析准确率瓶颈并提出可落地的迭代路径。

考察候选人对AI Agent的系统性理解，能否从技术架构、工程约束和业务价值三个层面展开，而非停留在概念层面。

考察基础算法能力与代码实现质量，重点看能否用O(n)时间、O(1)空间解决，并正确处理边界情况。

考察候选人能否说清内化机制的目标层次，区分工程收益与模型能力收益，并论证业务必要性。

考察候选人对持续训练中知识漂移、灾难性遗忘和幻觉放大的风险意识，以及可落地的规避手段。

考察候选人能否把架构差异翻译成业务收益，而不是停留在技术对比。

考察候选人能否为自己的方案定价，说清与已有方法的本质差异，而不是用更自动这类空话。

考察候选人能否区分流程自动化与搜索调参，避免把框架价值说成超参优化。

考察候选人能否清晰拆解项目全链路、明确个人贡献边界，并判断其技术深度与真实性。