之前面试过字节数据开发，问题如下1 先自我介绍2 将你目前的项目进行简单的介绍一下，技术栈和项目难点说明一下3 离线开发建模主要是怎么设计的模型，对于数据倾斜和大任务一般怎么优化的4 对于画像你是怎么理解的，画像一般都是有哪些模型需要设计，为什么需要画像5 对于用户的转化率和重合度为啥很多公司都要做这个，你目前做过吗，对于这个你是怎么思考的6 对于数据质量监控和实时开发你这边有涉及吗，怎么做的

有一次面试，面试官直接让我手撕一道经典题——两数之和。题目不复杂，但要求我当场写出思路清晰、可运行的Java代码。我先说了解题思路：用 HashMap 存已经遍历过的数和下标，再一边遍历一边查找目标差值。写代码时我刻意放慢速度，把变量命名写清楚，同时不断口头解释时间复杂度和边界情况。代码写完后，面试官没有纠结细节，而是追问我为什么不用双重循环、HashMap 的空间开销是否能接受。那一刻我意识到，手撕代码考的不是你敲得有多快，而是你是否真正理解问题。这次经历让我明白，Java手撕题真正重要的是思路表达和基本功，而不是背模板。

1. transformer 和 bert 有什么区别2. CLIP 中文本编码器的结构是什么样的，输入输出是什么3. 知道哪些微调方法4. 知道哪些正则项5. 知道哪些损失函数6. 评估一张生成图像的好坏有什么指标7. transformer 中的 Q K V 是什么含义8. transformer 变体有哪些9. 讲讲 VAE 的原理，VAE 的变体有哪些10. 模型过拟合有什么解决办法11. transformer 中 QK 为什么除以根号 d12. 现在要为番茄小说的每一章节生成一个图像，可以怎么做，有哪些要考虑的问题13. 知道哪些多模态大模型，具体是如何做的14. 图像风格迁移怎么实现15. 训练时爆显存怎么办代码题是接雨水，力扣第42题原题。面试中并没有问我的项目和论文。面试官人很好，是我太fw了

在牛客运营同学的热情邀约下，接着写下一篇分享 深度拆解：如何系统介绍你的第一个AI实习项目？这是所有面试的开场白，也是决定“生死”的45分钟里最关键的前10分钟。很多同学讲得口干舌燥，但我听完却是一头雾水。作为面试官，我问这个问题到底想看什么？业务Sense： 你知不知道为什么要写这个Prompt/做这个Agent？是为了解决什么业务痛点？技术理解力： 你对大模型的边界清不清楚？是盲目调用API，还是懂一点RAG、微调的底层逻辑？产品闭环思维： 做了之后效果如何？你怎么衡量好坏？避坑指南：千万不要只说“我写了多少条提示词”、“我搭建了几个工作流”。这叫“劳动力输出”，不叫“产品思考”。推荐回答...