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大模型应用开发工程师面试题库

面向大模型应用开发工程师相关面试，围绕Transformer、实习经历、RAG、文本切割、知识库等主题展开练习，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。

12 道题目建议用时 36 分钟专项面试练习

全部题目 12 道题

考察候选人对AIGC平台项目的整体架构理解、需求分析能力以及实际落地经验，判断其是否具备从0到1构建平台的能力。

考察候选人对Prompt设计、模型集成和测试流程的实践能力，评估其工程化思维。

了解候选人的实习背景与职业规划，评估其稳定性与求职动机。

考察候选人能否结构化地讲清一段实习的背景、职责、技术决策与结果，判断其真实参与度和贡献。

考察候选人对不同数据获取方式的理解、数据质量意识，以及能否把采集链路与业务归因目标结合起来。

考察候选人的调研方法论、信息筛选能力，以及能否从大量候选方案中做出有依据的取舍。

考察候选人在有限时间内拆解需求、使用 AI Coding 工具、迭代修复并交付最小可用功能的能力。

考察候选人对提示词分层设计、工具描述位置对模型行为影响的理解。

考察对自回归推理中KV Cache作用、显存代价和适用场景的理解。

考察对Q/K/V、缩放点积注意力和多头注意力基本机制的理解。

考察对ReAct推理-行动循环的理解，以及工程上处理死循环、工具互调的能力。

考察对RAG端到端链路、知识源类型和切分策略的系统性理解。