下面按真实面试高频整理，覆盖算法岗 / 大模型 / 工程 / 产品四类最常见 AI 岗位，直接背就能用。 一、通用必问（所有 AI 岗都跑不掉） 1. 自我介绍（1 分钟版：学历→项目→技术栈→亮点） 2. 机器学习基础 ◦ 过拟合怎么解决？ ◦ 正则化 L1/L2 区别？ ◦ 准确率、精确率、召回率、F1、AUC 含义与适用场景 ◦ 交叉熵、MSE 损失函数区别 3. 深度学习基础 ◦ 梯度消失 / 爆炸原因与解决 ◦ BatchNorm 作用、原理 ◦ 优化器：SGD、Adam、RMSprop 区别 4. 编程 & 工程 ◦ Python 基础：装饰器、多线程、GIL ◦ Pand...

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

岗位：客户端开发timeline3.4 简历给到猎头3.9 一面 3.11 二面3.13 面委笔试3.18 三场面委面，早中晚各一场前两场面委面聊的很好，被最后一个面委面试官一票否决一面1.深入讲讲工作项目中遇到的挑战和解决办法2.性能优化问题的解决思路3.在做方案设计的时候怎么做好可维护性，比如从设计模式出发4.常规八股 线程和协程的区别，协程的底层实现原理 TCP的流量控制和拥塞避免5.一道算法题 能被三整除的最大和二面1.分享一下在工作中遇到的难题2.深挖工作项目中的技术原理3.mac上对客户端进程的权限管理，内核事件的安全性如何保证4.两道算法题: 把中文数字转换为int; 给定字符串...