大厂LLM应用岗上岸面经:面28家拿offer,学长拆解“必问考点+避坑指南”

从“面一家挂一家”到拿下大厂LLM应用岗offer,我前后面了28家公司(阿里、腾讯、字节等),踩过“不会微调被刷”的坑,也总结出「3类高频题应答模板」。这篇把面试重点(RAG/Agent/微调是核心)、算法题套路、甚至谈薪技巧全拆了,附「面试复盘表」,小白也能照做。

一、先聊整体感受:LLM应用岗面试,和你想的不一样

作为从培训班出来的“非科班选手”,一开始总怕被问高深算法,面完才发现——

1. 难度没那么高,但有“必考点”

  • 复杂八股少了(比如分布式锁、MVCC这类问得少),但RAG/Agent/微调这三个方向几乎必问(10家有8家问)
  • 算法题不难:一半是Easy难度(比如两数之和变种),另一半是DP“老熟人”(爬楼梯、最长递增子序列),但写出来≠能过(面试官更看思路)

2. 不同公司偏好不一样

  • 大厂(阿里、字节):问项目细节(比如“你做的RAG怎么量化效果?”)、系统设计(“设计一个游戏客服助手”)
  • 中小厂/创业公司:更关注“能不能落地”(比如“微调过什么模型?怎么部署的?”)
  • 游戏公司:爱问“LLM+游戏”(比如“怎么用Agent做游戏策划工具?”)

二、核心考点拆解:3类高频题+应答技巧(附模板)

👉 第一类:LLM基础(必答,不然直接挂)

高频问题

  • “Transformer的Encoder和Decoder有什么区别?”
  • “Embedding是什么?你们项目用的哪个模型生成的?”
  • “微调有哪些方案?你做过吗?”

学长应答模板(以微调为例):
“我们项目试过LoRA微调(轻量方案,适合小数据),用的是PEFT库。流程是先处理标注数据(比如用户咨询-回答对),然后用基座模型(比如ChatGLM)加载LoRA权重训练,最后评估用的是人工打分+BLEU值。虽然没做过全量微调,但理解两种方案的区别——LoRA省显存,全量微调效果更稳定但成本高。”

(划重点:没做过就说“了解原理+对比优劣”,别瞎编)

👉 第二类:RAG相关(面10家被问8次,重点!)

高频问题

  • “RAG最难的地方是什么?怎么解决?”
  • “文档切割有哪些策略?怎么避免把语义切散?”
  • “怎么规避大模型的幻觉?”

学长实战技巧

  • 文档切割:说清“按标点+语义”结合(比如先按句号切,再用Embedding判断相邻句子相似度,太低就拆开)
  • 规避幻觉:提“检索增强+prompt约束”(比如让模型回答前加“基于提供的文档:”,没相关内容就说“无法回答”)

👉 第三类:Agent相关(新兴考点,答好加分)

高频问题

  • “你的Agent项目怎么设计长短期记忆的?”
  • “Function Call是怎么实现的?遇到过什么问题?”

学长经验
不用讲太复杂,结合项目说细节——
“我们做的个人助手Agent,短期记忆用的是对话历史(存最近5轮),长期记忆存在向量库(用户偏好标签,比如“喜欢极简风格”)。Function Call用的是LangChain的Tool机制,遇到过‘调用工具频繁’的问题,后来加了‘反思步骤’(让模型先判断是否需要调用,再执行),效率提升了30%。”

三、避坑指南:我踩过的5个坑,你别再犯

  1. “没做过微调就没戏?”——错
    大部分公司有算法团队做微调,你可以说“参与过微调后的效果评估(比如对比微调前后的回答准确率)”,体现你懂流程
  2. 算法题写对就够了?——错
    面试官会问“有没有更优解”,比如写DP时提一句“空间可以优化到O(1)”,哪怕没写出来,也显思路清晰
  3. 简历让大模型润色就完事?——错
    我曾被问“你简历写‘优化RAG检索率20%’,怎么算的?”,答不上来就挂了。一定要自己核对数据,知道“怎么得出的”
  4. 期望薪资直接说死?——错
    对方问“期望多少”,可以说“了解到贵司这个岗位薪资范围是X-Y,我期望在这个区间内,具体看能力匹配度”,留余地
  5. 面试完不复盘?——大错
    每次面完立刻记:没答好的题(比如“Embedding原理”)、面试官关注的点(比如某公司爱问部署),第二天针对性补

四、附:高频面试题汇总(按类别整理)

LLM基础

  • 大模型训练流程是什么?
  • Function Call怎么训练的?
  • 分词器、Embedding的作用?
  • 温度值/top-p/top-k怎么设置?

RAG

  • 多路召回是什么?怎么实现?
  • 用的什么向量数据库?Qdrant和Milvus有什么区别?
  • 怎么量化检索和回答效果?

Agent

  • 长短期记忆怎么存储和使用?
  • Single-agent和multi-agent设计有什么区别?
  • 怎么优化Agent的延迟?

系统设计

  • 给一部长篇小说,怎么切割文档?
  • 设计一个游戏社区客服助手(要结合游戏黑话)
  • 如何处理LLM服务的高并发?

最后:给学弟学妹的3句心里话

  1. LLM应用岗更看重“落地能力”,哪怕项目小,说清“解决了什么问题+效果如何”比吹高大上技术有用
  2. 集中1-2周密集面试,拿到3-5个offer再对比,别像我一开始面一个等一个,浪费时间
  3. 别怕“不会”,面试是“展示你会的”,不是“掩盖你不会的”——坦诚说“这个我没接触过,但可以说说我的理解”,反而加分

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