面试AI技术研发岗的必刷题单

备战AI技术研发岗(算法/大模型/多模态)面试,刷题不能盲目!以下题单覆盖面试90%高频考点,不用贪多,刷透这些就够了!

一、算法基础必刷题(重中之重,刷50-60题)

核心目标:应对面试手撕代码,基础不丢分,这是入门门槛,不能偷懒!

刷题范围:LeetCode 中等难度为主,重点刷数组、链表、栈队列、二叉树、动态规划、贪心,不用刷难题怪题,聚焦高频题。

必刷重点:两数之和、二叉树的遍历(前中后序,递归+迭代)、最长回文子串、最长递增子序列、LRU缓存机制、TopK问题、二分查找(各种变体)。

刷题数量:每天1-2题,总共刷50-60题,刷完复盘总结,确保同类题能举一反三,避免刷了就忘。

二、机器学习必刷题(核心考点,刷30-40题)

核心目标:吃透基础算法原理,应对面试官对机器学习基础的深挖,避免只知其然不知其所以然。

刷题范围:重点覆盖经典机器学习算法,结合面试高频提问,不用刷过于偏门的算法。

必刷重点:LR(逻辑回归)原理及推导、决策树/随机森林/梯度提升树(XGBoost/LightGBM)、KMeans聚类、SVM原理、PCA降维、模型评估指标(准确率、召回率、F1、AUC)、过拟合与欠拟合的解决方法。

刷题数量:30-40题,重点是理解原理+掌握推导思路,比如LR的损失函数推导、XGBoost的优势,刷题时顺便记忆,比死记硬背更有效。

三、大模型/深度学习必刷题(岗位核心,刷40-50题)

核心目标:贴合AI技术研发岗需求,聚焦大模型、深度学习高频考点,体现核心竞争力,这是拉开差距的关键。

刷题范围:Transformer系列、大模型微调、RAG、推理优化、多模态相关题目,结合面试常问场景。

必刷重点:Transformer结构及Self-Attention推导、MoE结构优缺点、RAG流程及优化、LoRA/QLoRA原理、模型幻觉的原因及解决、模型量化/推理加速(ONNX/TensorRT)相关问题、多模态融合原理。

刷题数量:40-50题,这类题多为原理+应用结合题,刷题时要结合项目场景,比如“如何用RAG优化大模型幻觉”,提前想好答题思路。

四、工程落地必刷题(加分项,刷20-30题)

核心目标:体现工程能力,避免“纸上谈兵”,大厂和独角兽尤其看重,能大幅提升通过率。

刷题范围:PyTorch/TensorFlow实操、分布式训练、数据处理、模型部署相关题目。

必刷重点:PyTorch常用API使用、数据清洗与特征工程、模型训练中的显存优化、分布式训练的基本原理、模型服务化(FastAPI/Triton)相关问题、MLOps基础流程。

刷题数量:20-30题,重点是掌握实操技巧,比如“如何用PyTorch实现简单的Transformer”“如何解决模型训练中的显存不足问题”,结合自身项目经验答题更有优势。

刷题小贴士

  1. 不追求刷题数量,重点是“刷透”,每道题搞懂原理、思路,能举一反三,比刷100道半懂不懂的题有用;
  2. 刷题时做好笔记,把易错点、核心思路记下来,面试前快速复盘,避免遗忘;
  3. 结合项目刷题,比如刷RAG相关题目时,联想自己做过的RAG项目,答题时能结合实际场景,更显专业。
#面试___岗的必刷题单#
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