百度-AI/大模型产品面经（一面

一面是技术面，问了数据结构的问题给定坐标x，y的若干个点，如何寻找距离最近的两个点。pytorch的相关八股，具体问题想不起来了。然后如果有yolo项目的话面试官会优先问，感觉很多面试官都会更偏好问YOLO的项目，如果做了的话建议好好背背相关八股。问的我是数据预处理流程，模型部署步骤之类的八股，不过我光顾着背改进原因了没背八股，建议想要应聘新点算法岗的牛友好好背背基础八股，感觉一面不怎么拷打项目，中心还是在八股吧。

最近面试了不少AI大模型方向的候选人，自己也从业务面和HR面两个维度做了复盘很多同学在准备面试时，总是习惯站在“如何回答”的角度去背题，缺乏结构化的思维和表达但其实更有效的准备方式是：站在面试官的角度，理解他为什么这么问，他想考察什么，什么样的回答能让他眼前一亮第一部分：业务面试官 (简历深挖与场景题)这部分主要考察你对做过项目的深度理解，以及解决实际问题的能力，而不是只会调用API。模块一：项目深挖（SD与RAG）问题1： SD项目中的提示词是如何编写的？（考察Prompt Engineering基本功）考察点： 是玄学调参还是有方法论？有没有建立标准化流程？回答思路拆解： 不要只说“根据经...

一、先卷清：你要进哪条赛道（别乱卷）硬核算法/大模型岗：卷学历（硕博优先）、论文、顶会、分布式训练、Transformer、预训练/微调/SFT/DPO。神仙打架，普通人慎入。AI应用开发/LLMOps：卷Python、PyTorch、Hugging Face、RAG/Agent、向量库、模型部署、Docker。本科可冲，最稳上岸口。AI产品/运营/提示词：卷业务理解、Prompt工程、需求拆解、数据评估、落地闭环。非技术转行最优解。数据/标注/训练师：卷规范、效率、质控、领域知识。门槛低，但可替代性高，要快速往上走。二、必须卷的硬技能（缺一个都难拿Offer）1. Python+基础工具焊死：NumPy/Pandas/Sklearn，不会别投AI岗2. 大模型三件套必掌握：Prompt、RAG、微调（QLoRA够用）3. 工程能力＞理论：能跑通项目、能部署、能排查bug，企业不养做题家4. 一个能上线的作品集：私有知识库、智能问答、自动化Agent，比证书有用10倍5. 基础数学不拖后腿：线代、概率、统计，不用精通但要懂三、更要卷的软实力（决定你能不能过面试）会拆需求：把业务问题转成AI能解决的任务会验结果：识别AI幻觉，判断输出能不能用会讲项目：说清你做了啥、解决啥问题、数据指标能落地：不是会调参，是能把东西做出来给业务用四、现在AI求职的真实残酷真相算法岗极度卷学历，300份简历过不了10个只会基础CRUD、只会套壳、只会问ChatGPT的，全被淘汰企业不招“懂AI概念”的，只招能带来价值的最吃香的：技术+行业复合人才，比纯技术溢价更高五、给普通人的最简卷法（直接照做）1. 选AI应用开发/提示词/AI产品，别死磕算法2. 做1个完整RAG项目，写进简历3. 练会一套面试话术：项目背景→方案→技术点→效果4. 持续跟进主流模型与工具，保持学习力想进AI，别卷虚的，卷落地、卷作品、卷解决问题。

紧密关注AI发展的你应该已经注意到了越来越多的平台和公司开始做AI智能体（Agent）。最近爆火的开源项目 OpenClaw🦞，更是把 “AI 能自己动手干活” 这件事推向了大众视野，让大家直观感受到：AI 正在从只会聊天的机器人，变成能独立执行任务的智能助理。不同于AI聊天机器人单纯的执行用户命令，智能体化身为能思考的“助理”，探索用户的需求、并针对需求自行思考并搜索用户需要的信息，比如你要求AI写周报，普遍AI可能只是写一段文字，而智能体可以回顾周工作记录——>总结工作重点——>排版——>发送给用户。也就是说，AI不仅能聊天，还能 参与信息分发和内容理解。实际上，在大厂...