收藏！大模型应用开发秋招面经（含面试题+避坑指南）

今天给各位程序员小伙伴，尤其是刚入门大模型、准备冲击秋招的小白，分享一份新鲜出炉的大模型应用开发面经，涵盖真实面试细节、高频考题和上岸技巧，建议收藏备用，助力大家顺利拿下心仪offer！

1、 面试时间范围

本次面试覆盖近半年，集中针对大模型应用开发相关岗位，适配秋招时间线，参考性极强。

2 、实际面过的公司（真实可参考）

国内主流大厂+AI相关企业全覆盖，包括：阿里、腾讯、美团、字节跳动、快手、同程、京东、360、keep、滴滴、印象笔记、作业帮、彩云科技、蓝色光标、江城互娱、Aviagames、Hungry Stdios、深言科技、即时科技、RockFlow、格灵深瞳、百融云创、网龙、 HiDream.ai、昆仑万维、数驱互动、Authing，给大家提供真实的企业面试参考方向。

3 、面试核心总结（小白必看）

（1）面试内容 & 难度解析

不同于传统后端、算法岗位，LLM应用开发的面试题，整体难度不算高深，很少出现一上来就死扣分布式锁设计细节、MVCC原理这类偏难八股文的情况（仅遇到1-2次），对小白相对友好。

核心原因有两点，小白可重点理解：

• 大模型应用领域目前仍处于探索阶段，没有成熟且被行业广泛认可的标准方案，各家都在摸索前行；
• 今年很多公司才开始全面布局AI（我所在的公司布局相对较早），不少面试官对大模型应用的了解也处于进阶阶段，不会过度为难候选人。

举个例子，RAG作为大模型应用的核心技术，面试中高频出现的问题基本围绕基础应用，比如“你认为RAG中最难的环节是什么？（核心是文档切割）”“如何解决大模型的幻觉问题？”“微调和RAG的核心区别是什么？”等。

小白划重点：只要你实际做过RAG相关项目，平时多关注大模型技术文章，面试时能清晰表达自己的思路和实践细节，基本能获得面试官的认可。

这里必须强调一个能大幅提升面试通过率的关键技术点——掌握微调原理、有实际微调动手经验，并且做过大模型部署实操。这是我面试中被问到最多，但自己没能给出正向回答的问题（很多公司有专门的算法团队负责微调，应用开发岗很少有机会参与），小白如果能提前准备这部分内容，就能拉开和其他候选人的差距。

算法题：

难度中等，一半是DP（动态规划）类题目，剩下的多为Easy难度，都是程序员面试中常见的“老熟人”。但要注意：即使算法题能写对，也不代表一定能通过面试，部分公司甚至不考算法题，重点看项目实践能力。

八股文：

明显比传统岗位少很多，这和LLM应用岗位的定位有关——更侧重实践落地，很多公司一面就是leader面，直接围绕项目展开提问；只有当一面面试官不熟悉LLM相关内容时，才会考察八股文。

避坑提醒：八股文虽然减少，但绝对不能不准备！我有好几次面试都栽在这上面，小白一定要重视，重点准备和岗位相关的核心八股，不用盲目刷题。

岗位内容分类（帮小白明确方向）：

• 游戏公司：主要是LLM + AB test助力游戏策划、BI数据分析、游戏社区客服助手开发；
• toC方向：聚焦Agent个人助手开发，侧重用户体验和落地效果；
• toB方向：Agent解决方案开发，对接企业需求，注重兼容性和实用性；
• 其他方向：通用Agent平台搭建、公司内部AI助手及平台开发、Agent运维相关工作。

（2）offer谈判 & 时间规划技巧

秋招期间，offer横向对比很常见，分享几个实用技巧，小白可直接参考：

• 如果你的期望薪资较高，对方说“需要再考虑”，大概率是凉了，不用过度纠结；
• 大部分offer的薪资涨幅在20%以内，我的期望涨幅是30%左右，最终顺利拿到，核心是要有耐心，也需要一点点运气；
• 建议不要眼高手低，可先拿下一个略低于预期的offer作为保底，再和心仪公司慢慢谈判（前提是对方确实想录用你）；
• 时间规划很重要！尽量集中安排面试、集中对比offer，我当时时间线拉得太长，后续面试安排混乱，影响了谈判节奏。

（3）面试避坑 & 上岸关键（必看）

结合我的面试经历，总结6个核心要点，小白牢记，能大幅提升上岸概率：

• 每次面试结束后一定要复盘，没答好的问题，重新梳理思路、整理标准答案，避免下次再犯；
• 遇到没把握的问题，直接说“不会”，不要瞎编一个自己都听不懂的答案，真诚比装懂更重要；
• 简历可以用大模型润色，但一定要自己核对一遍，不要过度夸大项目经历，避免面试时被问穿；
• 平时多刷大模型相关技术文章，扩展技术视野，尤其是二面时，面试官很看重候选人的技术广度；
• 面试表达要流畅清晰，避免断断续续，否则面试官会认为你思路不清晰，影响印象分；
• 项目效果评估是高频考点！不管你的技术多炫酷，面试官最终关注的是项目落地效果，提前准备好效果量化的相关表述（比如数据指标、业务提升效果等）。

4 、高频面试题汇总（小白可直接背诵）

以下是我面试中遇到的高频考题，想到多少整理多少，涵盖LLM基础、框架、Prompt、RAG、Agent等核心模块，小白可针对性准备，建议收藏备用！

一、LLM基础（入门必背）

• 大模型的训练流程是什么？核心步骤有哪些？
• Transformer架构的核心是什么？Encoder和Decoder的作用及区别？
• Function Call的训练原理是什么？实际应用中如何实现？
• 大模型微调的常见方案有哪些？你有没有实际动手做过微调？
• 大模型分词器的作用是什么？常见的分词器有哪些？
• Embedding是什么？你们项目中使用的是哪个Embedding模型？为什么选择它？

二、核心框架（实操必备）

• 请介绍一下LangChain的核心功能及使用场景？
• Autogen框架的特点是什么？你在项目中如何使用的？
• 有没有用过大模型网关框架（比如litellm）？它的优势是什么？
• 为什么选择手动开发Agent，而不是直接使用现成框架？
• MCP是什么？和Function Call的区别是什么？有没有实际实践过？
• A2A（Agent to Agent）相关技术你了解吗？核心应用场景是什么？

三、Prompt工程（高频考点）

• ReAct框架是什么？具体怎么实现的？
• CoT（思维链）是什么？为什么能提升大模型回答效果？有哪些缺点？
• Prompt Caching的作用是什么？实际应用中如何使用？
• 温度值（Temperature）、top-p、top-k分别是什么？不同应用场景下的最佳设置是什么？

四、RAG相关（核心重点）

• 请介绍一下RAG是什么？它的核心难点在哪里？
• 常见的文档切割策略有哪些？如何规避语义被切割断裂的问题？
• 多路召回是什么？在RAG中起到什么作用？
• RAG中的文档是如何存储的？存储粒度是多大？使用的是什么数据库？
• 在RAG中为什么会用到图数据库？它的优势是什么？
• 你有没有做过向量数据库的对比？Qdrant的性能如何？支持的量级是多大？有没有遇到过性能瓶颈？如何解决？
• 实际项目中，你是如何规避大模型幻觉问题的？
• 大模型微调和RAG的优劣势分别是什么？如何根据场景选择？
• 如何量化RAG的回答效果？比如检索准确率、回答准确率等。

五、Workflow相关（实践落地）

• 在项目中，你是如何做任务拆分的？为什么要这样拆分？效果如何？如何进一步提升效果？
• Text2SQL的实现思路是什么？如何提高SQL生成的准确率？
• 如何对用户的Query进行润色？润色的核心目的是什么？
• Code-Generation（代码生成）的实现方案是什么？如何确保生成代码的准确性？
• 如果让你重新设计这个项目的Workflow，你会怎么做？（Replan相关问题）
• 项目的效果是如何量化的？有哪些核心指标？

六、Agent相关（热门方向）

• 请介绍一下你做过的Agent项目，核心功能和实现思路是什么？
• Agent的长短期记忆是如何实现的？记忆是如何存储的？存储粒度是多少？实际如何调用？
• Agent中的Function Call是如何实现的？有哪些优化技巧？
• 开发Agent过程中，你遇到的最大难题是什么？如何解决的？如何提升Agent的效果、降低延迟？
• Agent端到端延迟的优化方案有哪些？
• Single-Agent、Multi-Agent的设计方案有哪些？各自的适用场景是什么？
• Agent的反思机制是什么？为什么要引入反思机制？如何实现？
• 你如何看待当前LLM应用的发展趋势和未来方向？
• 项目中为什么要用Webrtc？它和WS（WebSocket）的区别是什么？
• Agent服务的高可用、稳健性是如何保证的？
• 当LLM服务并发量过高时，你会如何处理？有哪些优化方案？

七、系统设计题（进阶考点）

• 短链系统的设计思路是什么？如何保证高可用和高性能？
• 分布式锁的设计方案有哪些？各自的优缺点是什么？
• 给你一部长篇小说，如何设计文档切割策略，确保语义完整？
• 如何实现论文翻译功能，并且保证翻译后格式与原文一致？
• 设计一个游戏社区客服助手，如何绑定游戏黑话？如何高效利用公司内部文档？
• 如何结合线上问题，快速定位项目工程代码中的问题所在？
• 面对大量结构化和非结构化数据，如何进行分析，最终得出目标结论？

八、八股文（基础必备）

• Go语言：内存分配策略、GMP模型、GC机制原理；
• Python：内存分配策略、GC机制；
• Redis：常用场景、mget底层实现、zset数据结构实现原理；
• MySQL：索引设计技巧、数据库隔离级别、MVCC实现原理；
• 分布式锁的常见实现方式及原理；
• Kafka：Rebalance机制是什么？会产生哪些问题？如何保证数据不丢失？
• FastAPI的设计原理是什么？优势有哪些？
• Go语言中net/http如何处理TCP粘包问题？
• HTTP2与HTTP1.1相比，有哪些核心优势？
• Linux网络性能调优的常用方式有哪些？
• 如何在Linux系统中定位PID、端口号等信息？

最后补充：大模型应用开发岗位目前需求旺盛，对小白相对友好，重点在于实践能力和基础技术储备。建议大家结合这份面经，针对性准备项目和考题，多动手实操，秋招一定能顺利上岸！收藏本文，后续持续更新面试补充技巧~

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。


对于想入局大模型、抢占未来10年行业红利的程序员和小白来说，现在正是最好的学习时机：行业缺口大、大厂需求旺、薪资天花板高，只要找准学习方向，稳步提升技能，就能轻松摆脱“低薪困境”，抓住AI时代的职业机遇。

如果你还不知道从何开始，我自己整理一套全网最全最细的大模型零基础教程，我也是一路自学走过来的，很清楚小白前期学习的痛楚，你要是没有方向还没有好的资源，根本学不到东西！

下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】