春招、秋招及日常实习的面试备战已进入关键期，当下的职场求职环境，早已不是从前双向奔赴的宽松态势——求职者数量激增、岗位HC持续收紧，与此同时，企业对候选人的技能要求还在不断拔高，竞争激烈程度肉眼可见。
近期，团队一位成员密集面完多家大厂及优质企业，积累了极具参考价值的大模型应用开发面试经验。今天就把这份干货整理分享出来，涵盖面试总结、核心题库、岗位特点等关键内容，适合正在冲击大模型岗位的应届生、小白程序员及职场转型者，建议收藏起来逐点拆解学习。
01 面试基础信息
时间范围
近半年内，覆盖多轮校招、社招面试场景，时效性拉满。
实际面过的企业清单
国内大厂：阿里、腾讯、美团、字节跳动、快手、京东、360、滴滴、keep、印象笔记、作业帮、昆仑万维、格灵深瞳、百融云创、网龙、Authing、数驱互动、深言科技、即时科技、RockFlow、彩云科技；
互联网及AI企业：同程、蓝色光标、江城互娱；
海外及游戏相关企业：Aviagames、Hungry Stdios、HiDream.ai。
02 核心面试总结（必看重点）
（1）面试内容与难度解析
整体来看，大模型应用开发岗位的面试题，鲜有传统后端那种复杂高深的八股文追问——比如不会一上来就死扣分布式锁设计细节、MVCC原理这类偏底层的难题（仅极少数场次遇到）。核心原因主要有两点：
- 行业处于探索期：大模型应用领域目前尚无成熟统一、被广泛认可的技术方案，企业和候选人都在摸着石头过河；
- 人才储备同步成长：不少公司2026年才全面发力AI赛道，部分面试官对大模型应用的理解也处于进阶阶段，提问不会过度深入偏门细节。
以高频考点RAG为例，面试题集中在基础应用层面，比如“RAG实施中最难的环节是什么？”（文档切割是核心）、“如何规避大模型幻觉问题？”、“微调和RAG的核心区别及适用场景？”等。只要有过实际RAG项目经验，结合平时积累的技术文章，能清晰表达自己的思路和实操细节，基本能满足面试官的预期。
关键提醒：掌握微调原理+亲手实操微调+完成大模型部署，是当前提升大模型面试通过率的“加分利器”。这也是本次面试中被高频追问，但多数候选人因缺乏实操经验难以作答的痛点。不过需注意，很多公司有专门算法团队负责微调，应用岗候选人无相关经验属正常情况，面试时如实说明并展现学习意愿即可。
补充两类题型特点：
- 算法题：近半数为动态规划（DP）问题，其余多为Easy难度的基础题，都是面试中的“老熟人”。但需注意，即便写出正确答案，也不代表一定能通过面试，部分企业甚至不考察算法题，核心还是看项目实操能力；
- 传统八股文：考察频次显著低于传统开发岗，且与岗位定位强相关——LLM应用岗偏重实践，不少一面直接由业务Leader面试，全程围绕项目展开。仅当一面面试官对LLM领域不熟悉时，才会补充考察八股文。但绝对不能放弃八股准备，本次面试中多次因八股回答不扎实挂科，务必重视基础。
（2）不同方向岗位核心内容
- 游戏公司：聚焦LLM+AB测试在游戏策划中的应用、BI数据分析、游戏社区智能客服助手开发；
- To C方向：核心是个人Agent助手的设计与落地，侧重用户体验优化；
- To B方向：围绕行业解决方案打造专属Agent，需结合客户需求适配场景化功能；
- 其他方向：通用Agent平台搭建、企业内部AI助手及工具开发、Agent在运维场景的落地。
（3）Offer谈判与时间规划技巧
- 薪资谈判：企业会对候选人进行横向对比，若期望薪资较高，对方表示“需要再评估”，大概率是薪资超出其预算，后续录用概率较低；
- 涨幅预期：当前市场环境下，多数岗位薪资涨幅不足20%，若期望30%左右的涨幅，需具备核心竞争力，同时保持耐心和一定运气，本次最终顺利拿到符合预期的Offer，核心是靠项目亮点加分；
- 策略建议：避免眼高手低，可先接受略低于预期的Offer作为保底，再与意向企业进一步沟通谈判（前提是对方明确表达录用意愿）；
- 时间管理：尽量集中安排面试，缩短面试周期，便于横向对比Offer。本次因面试时间线拉得过长，后续行程混乱，影响了部分面试状态，需引以为戒。
（4）面试避坑&加分技巧总结
- 复盘优先：每轮面试结束后立即复盘，未答好的问题逐一梳理标准答案，结合自身经历优化表述，避免重复踩坑；
- 坦诚作答：对不确定或不会的问题，直接说明“目前不了解，后续会重点学习”，切勿编造答案，面试官很容易识破，反而影响印象；
- 简历优化：可用大模型润色简历结构和表述，但务必亲自核对细节，避免过度夸大项目贡献，面试时要能对简历内容逐一拆解；
- 视野拓展：多关注行业技术文章、前沿Paper，二面多为技术专家面，拓宽技术视野能显著提升面试官好感度；
- 表达能力：回答问题时保持流畅清晰，逻辑混乱、表述断断续续会让面试官质疑你的思路完整性；
- 效果量化：项目介绍中务必突出效果评估指标，无论技术多炫酷，落地效果才是核心，要能说清“如何衡量项目价值”。
03 高频面试题库（按模块整理）
以下为面试中实际遇到的问题，按知识点模块分类整理，建议结合自身项目逐一准备答案，重点掌握“原理+实操+优化思路”。
一、LLM基础理论
- 大模型的训练流程的核心环节有哪些？
- Transformer架构的核心原理，Encoder和Decoder的区别及适用场景？
- Function Call的训练逻辑是什么？实操中如何优化调用准确率？
- 大模型微调有哪些主流方案？各自的优缺点及适用场景？是否有亲手实操经验？
- 大模型分词器的作用及核心原理，常见的分词器有哪些区别？
- Embedding的本质是什么？项目中使用的Embedding模型是什么？为何选择该模型？
二、工具与框架应用
- LangChain的核心功能及使用场景，实操中遇到过哪些问题？如何解决？
- Autogen的核心特性，多智能体协同的实现逻辑是什么？
- 是否使用过Litellm等大模型网关框架？其核心价值是什么？
- 为何选择手动开发Agent，而非直接使用现成框架？手动开发的优势的在哪里？
- MCP是什么？与Function Call的核心区别？是否有相关实操经验？
- A2A（Agent to Agent）的交互模式了解吗？实操中如何设计？
三、Prompt工程
- ReAct框架的核心原理是什么？如何在项目中实现？
- CoT（思维链）的工作逻辑，为何能提升大模型回答效果？存在哪些局限性？
- Prompt Caching的作用及实现方式，适用于哪些场景？
- 温度值（Temperature）、Top-p、Top-k的含义是什么？不同场景（如生成式、问答式）的最佳参数设置的是怎样的？
四、RAG核心技术（高频重点）
- RAG的核心原理及实现流程，实操中最难的环节是什么？如何突破？
- 常见的文档切割策略有哪些？如何规避语义被割裂的问题？
- 多路召回的核心逻辑，实操中如何设计召回策略提升效果？
- 文档存储的粒度如何设定？使用的数据库是什么？为何选择该数据库？
- RAG场景中引入图数据库的核心目的是什么？适用哪些业务场景？
- 是否做过向量数据库对比？Qdrant的性能表现如何？在多大数据量级下会出现性能瓶颈？如何优化？
- 除了RAG，还有哪些方式可以规避大模型幻觉问题？
- 微调和RAG的优劣势对比，如何根据业务场景选择？
- 如何量化RAG的效果？包括检索准确率、最终回答质量的评估指标？
五、工作流设计与优化
- 如何进行任务拆分？拆分的依据是什么？效果如何？有哪些优化方向？
- Text2SQL的实现流程，如何提升SQL生成的准确率？
- Query润色的方法及核心目的，如何结合业务场景优化润色逻辑？
- 代码生成（Code-generation）功能的实现方案，如何确保生成代码的准确性和安全性？
- 若重新设计现有工作流，会做哪些调整？核心优化思路是什么？
- 工作流效果的量化指标有哪些？如何通过数据驱动优化？
六、Agent开发与优化
- 请详细介绍你的Agent项目，核心功能及技术亮点是什么？
- Agent的长短期记忆如何设计？记忆的存储方式、粒度及调用逻辑是什么？
- 项目中Function Call的实现逻辑，如何提升调用的准确率？
- 开发Agent过程中遇到的最大难题是什么？如何解决的？如何提升效果、降低延迟？
- Agent端到端延迟的优化方案有哪些？实操中效果如何？
- Single-agent、Multi-agent的主流设计方案，各自的适用场景及优缺点？
- Agent反思机制的实现逻辑，为何要引入反思机制？对效果有哪些提升？
- 你如何看待当前LLM应用的发展趋势和未来方向？
- 项目中为何选用WebRTC？它与WebSocket的核心区别是什么？
- 如何保证Agent服务的高可用和稳健性？应对突发故障的方案是什么？
- 当LLM服务并发量过高时，有哪些优化策略？
七、系统设计题
- 短链系统的设计方案，如何保证高并发、低延迟？
- 分布式锁的实现方案，各自的优缺点及适用场景？
- 给定一部长篇小说，如何设计文档切割策略，确保语义完整性？
- 论文翻译功能如何实现？如何尽可能保持原文格式一致？
- 游戏社区客服助手的设计思路，如何适配游戏黑话？如何高效利用企业内部文档？
- 如何结合线上问题，快速定位项目工程代码中的问题节点？
- 面对海量结构化与非结构化数据，如何设计分析方案，提炼核心结论？
八、传统八股文（基础必背）
- Go语言：内存分配策略、GMP调度模型、GC原理及优化；
- Python：内存分配机制、GC实现原理；
- Redis：常用数据结构及应用场景、MGET底层实现、ZSet的底层原理；
- MySQL：索引设计原则、数据库隔离级别、MVCC实现原理；
- 分布式：分布式锁的主流实现方案及优缺点；
- Kafka：Rebalance机制的原理、可能引发的问题及解决方案、数据不丢失的保障策略；
- Web：FastAPI设计原理、Go中net/http处理TCP粘包的方案、HTTP2与HTTP1.1的核心差异；
- Linux：网络性能调优方法、如何定位PID与端口号、日志分析及问题排查技巧。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包：
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风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！
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。
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