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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

考察模型压缩方法论是否成体系，以及是否具备真实部署中定位精度损失和算子问题的能力。

考察对视觉-语言对齐范式的理解，以及能否解释对比学习目标与零样本分类之间的关系。

考察候选人对项目的理解深度、技术细节掌握程度以及个人贡献的真实性。

考察候选人的系统设计能力、索引构建和查询优化策略，以及对大规模数据处理的思路。

考察候选人在大规模数据场景下的系统设计能力，包括索引结构选择、成本与效率权衡、连续片段匹配算法设计。

考察候选人对AI生成代码的质量控制经验，包括审查流程、测试策略和风险防范。

考察候选人对经典动态规划问题的理解和代码实现能力，以及优化思路。

考察候选人对经典动态规划问题的代码实现和优化能力。

验证候选人是否真正主导并理解其简历上的优化项，重点考察指标定义、因果归因与实验隔离能力，判断项目真实性。

考察候选人对训练链路与数据工程的掌握程度，验证其是否真正参与数据处理，以及是否具备误差控制意识。

考察对Transformer结构的系统理解与现场推导能力，而非背诵结论，验证基础是否扎实。

考察基础公式掌握与生成模型理解，验证能否从原理推导到损失函数而非死记。