面试官人不错，但有些问题被问住了， 还是太菜了。不知道能不能过。问了流程， 说是：技术 3+HR 1【面试问题】1️⃣ 可以介绍一下你自己吗？2️⃣ 你觉得做得比较有成就感的一个项目是什么？在里面承担了什么角色？项目相关8️⃣ embedding 的原理是什么？它是如何让语义相近的内容在向量空间靠近的？9️⃣ Transformer 架构你了解吗？现在流行的 GPT 类 decoder-only 模型的工作流程和整体架构大概是什么样？🔟 大模型推理成本高，主要消耗在哪些地方？1️⃣1️⃣ 你在 AI 方面比较关注、感兴趣的方向是什么？1️⃣2️⃣ 如果给你一张 32B 参数量、未量化的模型，你觉得跑起来大概需要多少显存？1️⃣3️⃣ 训练时的精度（FP32、BF16、FP16 等）和推理时的精度有什么差异？各自怎么选择？1️⃣4️⃣ BF16 与 FP16 的差别是什么？1️⃣5️⃣ 你了解不同显卡（如 RTX 4090、A100/H100）支持的计算数据类型和算力大概是什么水平吗？1️⃣6️⃣ 你平常在工作、学习或科研中是如何使用 AI 的？1️⃣7️⃣ 你会用国产大模型或工具吗？1️⃣8️⃣ 你有实习经历吗？

**************************************最近帮团队看秋招简历，发现今年 AI 产品的岗位需求非常多，今天就结合各大厂的招聘需求，跟大家聊聊今年 AI 产品岗的异同点，以及你们能抓住的机会和要面对的挑战。一、相似的是强调AI技术与业务的结合不管是阿里、字节还是腾讯，今年 AI 产品岗的底层要求高度一致，这些是你必须提前准备的硬基础：1. 对 AI 技术有基础认知，不用当专家但要能沟通所有岗位都要求你懂点核心 AI 技术。比如大模型能做什么、RAG（检索增强生成）怎么帮 AI 少瞎编、怎么处理 AI 的常见问题（比如回答不准、数据有偏差）。在跟研发沟通时，能说清...

1、自我介绍2、项目介绍3、八股拷打（与项目完全不沾边，我背了一晚上的Redis全没用上，全在问Java线程问得很深没背过一问三不知完如蛋）4、可能发现我菜开始纯聊天了，问我参加过什么竞赛为什么全是数学类的（我总不能说数学竞赛容易拿奖混综测分啊），问我本科学过哪些课，问我现在是打算找一个实习吗？😅5、手撕全排列

1. 专业面试题1：设计AI视觉质检系统时，如何平衡误检率与漏检率？◦ 追问1：若客户反馈“金属表面划痕漏检”，你会如何调整模型训练参数？具体步骤是什么？◦ 追问2：如何通过A/B测试验证优化效果？会设置哪些对比组？2. 专业面试题2：应届生将AI应用于制造业时，易忽略哪些产线实际操作痛点？请举例说明（如光线干扰）。◦ 追问1：针对光线干扰，你会设计哪些“动态光照补偿”功能？如何验证有效性？3. 专业面试题3：构建AI模型评估体系时，如何定义“业务价值”的核心指标？4. 情景面试题1：你在校园项目中设计“AI简历筛选”工具，测试时发现“技术岗简历通过率低”，距项目路演仅剩3天。你无NLP经验，...