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：

markdown

技术栈分层架构：  
1. 数据采集层：  
   - 使用FFmpeg进行视频流处理（支持RTSP/RTMP协议）  
   - OpenCV帧提取（25fps@1080P）  
2. 模型推理层：  
   - 轻量化模型：MobileNetV3+BiFPN特征融合  
   - TensorRT