以下是为 AI测试工程师（中高级，年薪50W+） 设计的一套面试题，涵盖 AI基础知识、测试方法论、自动化测试、性能测试、工程能力、质量体系建设与软技能 等维度。适合用于评估候选人的综合技术能力与项目落地经验。🧠 一、AI基础与模型理解1. 模型评估Q：你如何评估一个图像分类模型的性能？请列举至少3种指标，并说明其适用场景。A参考：准确率、召回率、F1值、混淆矩阵、ROC曲线、AUC值等；适用于不平衡数据时使用F1/AUC。2. 过拟合处理Q：在训练NLP模型时发现验证集loss不下降甚至上升，但训练集loss持续下降，你会怎么分析这个问题？有哪些可能的解决方案？A参考：过拟合 → 增加正则...