提到算法工程师面试，第一反应就是“头疼”——不仅要懂模型架构、推导数学公式，还要和开发岗一样手撕代码。面对题海战术，很多人看到 LeetCode 上两三千道题就发怵，其实大可不必。面试官让你手撕代码，核心是考察你的逻辑思维、代码规范、边界条件处理以及沟通能力，而不是看你是不是个无情的背题机器。首先，必须夯实基础。对初学者来说，树、链表、双指针， 永远的神，虽然有些老，但里面的考察非常经典，是国内大厂面试的基石。重点就是 链表反转（各种变体）、二叉树遍历、栈与队列的相互实现。中阶就是Hot 100，哈希表、双指针、滑动窗口、动态规划（背包问题、打家劫舍系列）、回溯算法（排列组合问题），这其中难免...

以下是我面试中会遇到的一些问题，像一些专业术语，RAG，幻觉，MCP，agent 就不再讲了，大家都一样1）当你的模型效果不如预期时，你的分析流程是怎样的？2）如何向非技术背景的同事解释复杂的模型原理？3）在团队中，如果产品经理提出的AI需求不可行，你会如何沟通？被问到问题时，先思考，然后再去回答， 不要直接很快的回答

简历修修改改变成了这样，感觉面试还是很少，不知道那里出现了问题，有大佬们能提出建议吗？

前言二面整体难度明显高于一面，问题从“你做过什么”升级为“你为什么这样设计”“如果量产会遇到什么问题”。不再停留在模块级别，而是围绕整机系统架构、视频处理链路、性能瓶颈、异常场景和可靠性设计展开深挖。面试官更关注：是否真正理解影像系统的数据流是否具备系统级架构思维是否有产品化与量产经验是否能从性能、功耗、热、稳定性多维度思考问题整体感觉：如果没有完整做过影像类产品，或者没有系统级复盘，很容易被连续追问带走节奏。详细介绍你做过的影像项目整体技术架构，你负责的模块是什么？数据流如何设计？如果让你从零设计一款运动相机的软件架构，如何分层？模块如何解耦？运动相机防抖有哪些实现方式？EIS 和 OIS ...