AI岗位面试指南:高频文档问题解析与应答策略

一、必问文档类问题与应答模板

1. ​简历深挖类

典型问题
"请详细解释简历中提到的「基于Transformer的文本生成优化项目」,你如何量化性能提升?"

应答框架

  1. 背景与目标
    "项目源于客户需要将文本生成延迟从2秒压缩至800ms以内,同时保证BLEU分数不低于0.82"
  2. 技术创新点
    "采用知识蒸馏+动态量化方案,设计分层注意力裁剪策略"
  3. 量化成果
    "推理速度提升2.7倍(2150ms→780ms),内存占用减少43%,通过A/B测试验证效果提升18%"
  4. 反思沉淀
    "后续发现混合精度训练可进一步优化3-5%的指标,已纳入技术演进路线"

考察重点

  • 技术细节掌握度(如是否混淆了Transformer与LSTM)
  • 业务价值理解(技术方案与商业目标的关联性)
  • 复盘改进能力

2. ​技术方案设计类

典型问题
"如果要求你设计一个实时视频行为分析系统,请说明技术选型思路"

应答模板

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