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➡️【好看的皮囊千篇一律，有趣的鲲志一百六七！】- 欢迎认识我～～ 作者：鲲志说 （公众号、B站同名，视频号：鲲志说996） 科技博主：极星会 星辉大使 全栈研发：java、go、python、ts，前电商、现web3 主理人：COC杭州开发者社区主理人 、周周黑客松杭州主理人、 博客专家：阿里云专家博主；CSDN博客专家、后端领域新星创作者、内容合伙人 AI爱好者：AI电影共创社杭州核心成员、杭州AI工坊共创人、阿里蚂蚁校友会技术AI分会副秘书长

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一、为什么大模型岗位正在重塑技术面试规则？

过去十年，面试考点核心在数据库、操作系统、分布式、算法题——而现在，越来越多企业发现，仅会写代码，不足以驾驭智能系统。
模型上线要算 Token、要控延迟、要做灰度，理解 Transformer 不够，还得会构建 RAG、优化吞吐、排查 OOM、做评估与可观测性。

大模型工程师=AI能力 × 工程能力 × 系统交付能力
企业选人看的不是“会不会调 API”，而是：

考察维度	核心问题举例
算法原理	能否讲明 Attention、KV Cache 为什么降延迟？
推理与训练	BF16、FP8、Qwen、DeepSeek、Llama3 差在哪？
RAG / Fine-tune	什么时候检索好？什么时候微调更划算？
Agent 工程	如何让模型具备可控行为与外部调用能力？
多并发部署	怎么顶住 10k QPS 的生成服务？
评估与对齐	如何让模型输出稳定、可靠、可审计？

本文不是入门教程，而是一份面向面试官视角的技术地图：
读完后你会明确知道下一次面试你应该怎么讲、讲到什么层级才算“过关”。

接下来，我们围绕三大面试核心能力展开：

① 算法原理与模型细节
② 开发实践与工程链路
③ 部署、并发、监控与企业落地

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二、算法原理篇：自注意力、推理加速与训练范式问到什么深度才是合格？

1）Transformer 讲清楚，才能迈入面试门槛

几乎所有面试都会问 —— Attention 工作机制。

你不仅要解释公式，还要回答模型为何可以并行训练、为何比 RNN 更适合长依赖。

回答示范：

Self-Attention 通过 Query/Key/Value 计算 token 间的相关性，得到加权表示；
多头 Attention 允许模型在不同子空间并行建模语义关系；
Transformer 结构完全基于矩阵运算，无需序列步进，因此训练可批量并行处理。

但真正的面试难点在于——深入问你：

深度提问	能力检验点
为什么 KV Cache 能显著降低推理延迟？	是否理解推理阶段无需重复计算 Key/Value
RoPE（旋转位置编码）怎么编码相对位置信息？	是否了解大模型长上下文解决方案
MOE 路由如何选择专家？	能否讲明 GShard、Switch Transformer 原理
FP8/FP4 量化怎么做精度补偿？	是否理解 KV 精度对推理稳定性的影响

如果你能画出 Attention 数据流图、对 KV Cache 优化做定量分析，那在面试官眼里，你已经不是“会模型的人”，而是“能优化模型的人”。

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2）训练范式：Fine-Tuning vs LoRA vs SFT vs RLHF

一流工程师不会只说“微调能更贴业务”。

需要回答：

• 什么时候训练？什么时候只做 RAG？
• LoRA 训练降低显存为何有效？Rank 与表达能力关系如何？
• SFT / RLHF 在对齐与可控性中的差异？

清晰答法示例：

方法	适用场景	优点	限制
RAG	知识库问答、事实增强	成本低、不改模型权重	推理依赖检索质量
SFT	行为教学与任务风格一致时	训练简单、效果直观	对齐不足、易过拟合
LoRA	小样本、专用领域迁移	显存节省 4~16 倍	高秩任务可能表达不足
RLHF	对齐价值观、安全策略	可控性强	训练复杂、成本高

回答做到这个颗粒度，面试官会知道你不仅“会跑训练”，还理解为什么这样做。

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三、开发实践篇：一个高质量 LLM 服务是如何被构建出来的？

模型是核心，但 能力落地靠工程链路支撑。
如果你的面试回答能从 “代码” → “架构” → “可观测性” → “调优手段” 逐层展开，你会被视为可以接手业务的工程师。

1）RAG 架构你必须讲清楚到可落地

优秀候选人会不仅画流程，还会讲：

• chunk 分块为什么决定召回效果？
• embedding 模型必须与语义空间对齐？
• Top-K 不稳定如何加入重排或 cross rerank？

示例流程 ↓（面试可直接画）

真正的加分点是补一句：

实际业务中 RAG 合格指标不是准确率，而是能够回答/拒答的稳定性与事实一致性，因此要加入 chunk-overlap + 文档可信度评分，并针对失败样本做反向 embedding 扩训。

这句话体现的是线下可验证 + 线上可追踪的工程思维。

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2）Agent 与 Function Calling 的设计要点（面试高频区）

你要展示你知道——大模型不是问答工具，而是可控的执行体。

优秀回答应包含：

• 工具 schema JSON 如何设计？
• 什么时候分多 Agent 协作？
• 如何做任务拆解与失败回退？

一个能在面试中脱颖而出的回答方式：

用户 → Planner(任务拆解)
 → 执行器(并发下单、检索、写库)
 → 回执与审计

然后你再补一句：

可控智能体的本质不是调用工具，而是可审计、可回滚、可解释的任务执行流程。

这是 CTO 会点头的回答。

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3）评估体系是面试最容易拉开差距的部分

多数候选人止步于 BLEU/ROUGE，
但真正的大模型工程师会讲这些：

✔ prompt 回归测试
✔ 行为稳定性（同问多次相似性/漂移率）
✔ RAG 中检索覆盖率/文档证据率
✔ 业务成功率（task-success-rate）

甚至可以给公式：

Success = correct * coverage * stability

能讲出评估体系，你就是能把模型推到生产的人。

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四、系统部署篇：10 QPS 到 10k QPS 的大模型服务该如何扩展？

面试官眼里真正有含金量的回答要覆盖：

能力	关键点
推理加速	KV Cache、prefill/decoding 分离、Flash-Attention
多卡训练 / 推理	张量并行、流水并行、MoE expert parallel
弹性扩缩容	autoscaling、冷启动优化、fast-load权重
吞吐优化	batching 策略、调度排队、流式推理切片
缓存策略	热门 Query embedding 缓存、向量索引缓存

最容易拿高分的讲解方式：

不谈理论，谈吞吐模型。

示例回答可这样说：

吞吐 TPS ~= batch_size / (推理延迟 × decode_token_cost)

要提升 QPS：
1) 加大批量合并请求（动态 batching）
2) 降低 decode 代价（KV Cache / quantization）
3) 多副本负载均衡 + 分级缓存

这类结构清晰的回答，面试官会直接写：✔“能驾驭线上环境”。

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五、候选人高分表达模板（四句话面试直击要害）

讲原理 → 讲场景选择 → 讲工程落地 → 讲可观测与评估

举例 —— 当被问 “RAG 与微调怎么选？”

知识频繁变动/事实依赖强 → RAG
行为模式统一/风格约束明显 → SFT/LoRA

落地关注 chunk overlap、向量空间对齐、Rerank
上线需引入失败样本回归与证据链路审计

一句话就暴露你是否真的做过生产系统。

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最后

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书籍名称：《大模型工程师面试:算法原理、开发实践与系统部署》

内容介绍

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适合人群

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