今天给各位准备冲大模型应用开发岗位的小伙伴，整理了一份热乎又详实的秋招面经，把近半年亲身实战的面试心得、高频核心考点、不同场景岗位洞察，毫无保留全部分享出来。不管你是刚入门大模型、对LLM应用开发一脸迷茫的小白，还是想从传统开发转型LLM赛道、急需秋招突围的程序员，这份面经都能帮你精准拿捏秋招重点，避开高频坑点，少走冤枉路，高效备战拿offer！

1、面试时间范围&覆盖企业（建议收藏，针对性备战）

时间范围：近半年（精准覆盖秋招全周期，从提前批、正式批到补录，贴合最新招聘节奏）

实际面过的公司：全面覆盖大厂、中厂及AI细分领域头部企业，无水分真实复盘，具体包括阿里、腾讯、美团、字节跳动、快手、同程旅行、京东、360、keep、滴滴出行、印象笔记、作业帮、彩云科技、蓝色光标、江城互娱、Aviagames、Hungry Stdios、深言科技、即时科技、RockFlow、格灵深瞳、百融云创、网龙、 HiDream.ai、昆仑万维、数驱互动、Authing。

提示：重点划重点！这些公司的LLM应用岗位类型十分多样，覆盖toB解决方案、toC个人助手、游戏AI等多个主流场景，面经参考价值拉满、代表性极强。建议小白先明确自己的目标赛道，程序员结合自身技术方向，针对性研读对应企业的面试侧重，效率翻倍（小白可先收藏，后续逐步拆解学习）。

2、面试核心总结（小白/程序员重点看，避坑关键）

（1）面试内容 & 难度（小白不用慌，程序员可对标）

结合我近半年的实战经历，个人最大的感受是：LLM应用开发的面试题，整体没有太多复杂、高深的“刁难性”问题，不像传统开发面试那样，上来就追问分布式锁设计细节、MVCC原理这种偏难的八股文（当然也遇到过1-2次，属于少数情况）。

之所以会有这种情况，核心原因有两点，小白和程序员都可以了解下，帮你摸清面试官心态：

• 一是大模型应用目前仍处于快速探索阶段，没有成熟且被全行业广泛接纳的标准方案，各家公司都在摸索适配自身业务的路径，面试官也在同步学习成长；
• 二是很多公司今年才正式all in AI赛道（我所在的公司布局相对早一些），面试官对于LLM应用开发的深度认知也有限，不会过度为难候选人。

举个最常见的例子，RAG相关的问题几乎是每家公司都会问的，但难度都不高，无非是这三类：“你觉得RAG中最难的环节是什么？（大概率是文档切割）”、“实际开发中，你是怎么解决大模型幻觉问题的？”、“微调与RAG的核心区别是什么？各自适用哪些场景？”。

这里给小白和程序员一个实用建议：只要你实际做过RAG相关的简单项目，平时多关注LLM技术文章，面试时能结合自身经历流畅表达，基本都能得到面试官的认可，不用过度焦虑。

但有一个重点必须着重强调——当前最能提升面试通过率、也是面试官问得最多的技术点，就是掌握微调原理+有实际微调操作经验+能独立完成大模型部署。

这是我面试中最遗憾的地方，很多时候被问到这类问题只能说没做过。当然也能理解，大部分公司有专门的算法团队负责微调相关工作，应用开发岗位的程序员确实很少有机会参与，小白更是几乎接触不到。但如果能提前准备、积累相关实操经验，绝对能拉开和其他候选人的差距，小白可从基础微调原理入手，程序员可尝试独立完成简单微调+部署实操。

算法题：难度整体适中，一半是常见的DP问题，剩下的多是Easy难度的基础题，都是程序员平时刷题能遇到的“老熟人”。但要注意一点：就算你能写出正确答案，也不代表一定能通过面试，部分公司甚至不考算法题，重点看项目经验和LLM相关认知。

八股文：和传统开发岗位相比，LLM应用开发的面试中，八股文的占比明显减少。这和岗位属性有关，LLM应用更偏实践，很多公司一面就是leader面，上来直接问项目相关的问题；只有当一面面试官本身对LLM了解不多时，才会追问传统八股文。

重点提醒：八股文占比减少，但绝对不能不准备！我有好几次面试都是挂在八股文上，比如被问到Redis、MySQL的核心知识点时回答不流畅，小白可重点准备基础八股，程序员需巩固核心八股，避免因小失大。

岗位内容（小白明确方向，程序员对标转型）：

• 游戏公司：核心是LLM+AB test助力游戏策划、BI数据统计分析、游戏社区客服助手开发（贴合游戏场景，对小白友好，程序员可快速适配）；
• toC领域：重点是Agent个人助手开发，侧重用户体验和功能落地，适合想做面向用户产品的小白和程序员；
• toB领域：聚焦Agent解决方案开发，需要结合企业业务场景，对技术落地能力要求稍高，程序员转型可重点关注；
• 其他场景：通用Agent平台开发、公司内部AI助手及平台搭建、Agent运维相关工作，覆盖范围广，小白可从内部助手类项目入手学习。

（2）offer谈判&时间规划（小白提前了解，程序员避坑）

秋招期间，offer横向对比是很常见的情况，这里给大家一个实用经验：如果你的期望薪资偏高，面试官说“需要再评估、等通知”，大概率是凉了，不用过度纠结，及时调整心态备战下一家。

从薪资涨幅来看，大部分公司给的涨幅不到20%，我的期望涨幅是30%左右，最后也成功拿到了符合预期的offer，核心就是“有耐心+有运气+有底气”（底气来自项目经验和面试准备）。

给小白和程序员的建议：不要眼高手低，秋招初期可以先拿一个低于预期的offer保底，之后再慢慢谈判、筛选更合适的机会，前提是公司确实有录用你的意愿。另外，一定要规划好面试时间，尽量集中面试、集中对比，我当时就是时间线拉得太长，后面的面试安排得杂乱无章，影响了备战状态。

（3）面试避坑&加分技巧（必看，少走弯路）

结合近半年的面试经历，整理了6个核心技巧，小白和程序员记住，能大幅提升面试通过率，建议收藏备用：

• 每次面试结束后，一定要及时复盘！没答好的问题、不会的知识点，当天就梳理清楚，整理成笔记，避免下次再犯同样的错误；
• 遇到没把握的问题，直接说“不会”，然后补充“我了解相关的基础概念，后续会重点深入学习”，不要不懂装懂，说一些自己都听不懂的答案，反而会减分；
• 简历可以用大模型润色，但一定要自己逐字检查一遍！不要过度夸大项目经验和技术能力，面试官很容易通过提问拆穿，实事求是最稳妥；
• 平时多关注LLM相关的技术文章、行业动态，扩展自己的技术视野，二面、三面时，面试官很看重候选人的行业认知，这也是加分项；
• 面试表达一定要流畅清晰，不要断断续续，哪怕语速慢一点也没关系，断断续续会让面试官觉得你思路不清晰、准备不充分；
• 重点强调：项目效果评估很重要！不管你的技术多炫酷、项目多亮眼，面试官最终都会问“项目效果怎么量化”，一定要提前准备好相关数据，比如检索准确率、回答准确率、延迟优化效果等。

3、高频面试题汇总（小白入门学习，程序员查漏补缺，建议收藏）

以下是近半年面试中遇到的高频题，按模块分类整理，小白可以跟着这些题目入门学习，针对性补充知识点；程序员可以对照题目查漏补缺，巩固核心技能，面试前快速过一遍，避免临场卡壳。（想到多少更多少，持续补充中）

一、LLM基础（小白必学，程序员巩固）

• 大模型的训练流程是什么？核心步骤有哪些？
• Transformer架构的核心原理是什么？Encoder和Decoder各自的作用、区别是什么？
• Function Call的训练逻辑是什么？实际开发中如何应用？
• 大模型微调的常见方案有哪些？各自的适用场景是什么？你有没有实际动手做过微调？
• 大模型分词器的作用是什么？常见的分词器有哪些？核心区别是什么？
• Embedding的核心概念是什么？实际开发中你们用的是什么Embedding模型？为什么选择这个模型？

二、核心框架（Lib）应用（高频考点，必掌握）

• 请详细介绍一下LangChain的核心功能、使用场景，你实际项目中是怎么用的？
• Autogen框架的特点是什么？和其他LLM框架相比，有哪些优势？
• 有没有用过大模型网关框架（比如Litellm）？它的核心作用是什么？
• 实际开发中，你为什么选择手搓Agent，而不是直接使用现成的框架？手搓的优势是什么？
• MCP是什么？它和Function Call的核心区别是什么？你有没有实际实践过？
• A2A相关概念你了解吗？实际应用中怎么用？

三、Prompt工程（小白入门，程序员实操）

• ReAct的核心原理是什么？实际开发中怎么实现ReAct Prompt？
• CoT（思维链）是什么？它为什么能提升大模型的回答效果？有哪些缺点？
• Prompt Caching的概念是什么？实际应用中怎么用？能解决什么问题？
• 大模型的温度值（Temperature）、top-p、top-k分别是什么意思？不同应用场景下，最佳设置是什么？

四、RAG相关（高频中的高频，必掌握）

• 请详细介绍一下RAG是什么？它的核心流程是什么？实际应用中最难的环节是哪一步？
• 常见的文档切割策略有哪些？怎么规避文档语义被切割、断裂的问题？
• 多路召回的核心概念是什么？实际开发中怎么实现多路召回？
• RAG开发中，文档是怎么存储的？存储粒度是多大？用的什么数据库？为什么选择这个数据库？
• RAG应用中，为什么要用到图数据库？图数据库的优势是什么？
• 你有没有做过向量数据库的对比？Qdrant的性能怎么样？支持的量级是多大？实际使用中有没有遇到性能瓶颈？怎么解决？
• 实际开发中，你是怎么规避大模型幻觉问题的？有哪些实用技巧？
• 大模型微调和RAG的优劣势分别是什么？各自适用哪些场景？怎么选择？
• 如何量化RAG的回答效果？比如检索的准确率、大模型回答的准确率，有哪些评估指标和方法？

五、Workflow（流程设计，实操重点）

• 实际开发中，你是怎么进行任务拆分的？为什么要这样拆分？拆分后的效果怎么样？怎么提升拆分效果？
• Text2SQL的核心实现思路是什么？实际开发中怎么提高Text2SQL的准确率？
• 如何对用户的Query进行润色？润色的目的是什么？有哪些实用方法？
• Code-generation（代码生成）是怎么实现的？实际开发中如何确保生成代码的准确性？
• 如果现在让你重新设计这个项目的流程，你会怎么做？（Replan相关问题，重点考察复盘和优化能力）
• 项目流程的效果是怎么量化的？有哪些核心评估指标？

六、Agent相关（热门考点，小白了解，程序员实操）

• 请详细介绍一下你做过的Agent项目，核心功能、实现思路是什么？
• Agent的长短期记忆是怎么实现的？记忆是怎么存储的？存储粒度是多少？实际应用中怎么调用记忆？
• 你项目中的Function Call是怎么实现的？结合业务场景说一下具体应用？
• 开发Agent过程中，你遇到的最大难题是什么？你是怎么解决的？怎么提高Agent的运行效果、降低延迟的？
• Agent端到端延迟的优化方法有哪些？你实际用到了哪些？效果怎么样？
• Single-agent、Multi-agent的核心设计方案有哪些？各自的适用场景是什么？
• Agent的反思机制是什么？怎么实现的？为什么要用到反思机制？能解决什么问题？
• 你如何看待当下LLM应用开发的趋势和未来方向？（面试官常问，考察行业认知）
• 实际开发中，为什么要用Webrtc？它和WS（WebSocket）的核心区别是什么？
• Agent服务的高可用、稳健性是怎么保证的？有哪些实用的优化方案？
• 如果LLM服务的并发量太高，出现卡顿、超时，你会怎么处理？有哪些应对策略？

七、系统设计题（程序员重点，小白了解）

• 短链系统的核心设计思路是什么？怎么实现短链的生成、跳转、统计？
• 分布式锁的核心设计方案有哪些？各自的优劣势是什么？实际开发中怎么选择？
• 给你一部长篇小说，如何设计文档切割策略？既能保证效率，又能避免语义断裂？
• 如何实现论文翻译功能，并且保证翻译后的格式和原文尽可能统一？
• 游戏社区客服助手的核心设计思路是什么？如何绑定游戏黑话？怎么高效利用公司内部的文档资源？
• 如何结合线上问题，快速定位项目工程代码中的问题所在？有哪些实用技巧和工具？
• 当有大量结构化数据（比如数据库表）和非结构化数据（比如文档、图片文本）时，你怎么进行数据清洗、分析，最终得出想要的结论？

八、传统八股文（少量考察，必准备）

• Go语言相关：内存分配策略、GMP模型的核心原理、GC（垃圾回收）机制是什么？
• Python相关：内存分配策略、GC（垃圾回收）机制，和Go的GC有什么区别？
• Redis相关：你用过Redis的哪些数据结构？Mget底层的实现原理是什么？Zset的底层实现是什么？
• MySQL相关：索引怎么设计才最优？数据库的隔离级别有哪些？MVCC（多版本并发控制）是怎么实现的？
• 分布式相关：分布式锁的常见实现方式有哪些？各自的优缺点是什么？
• Kafka相关：Rebalance的核心概念是什么？会产生哪些问题？怎么解决？如何保证Kafka的数据不丢失？
• FastAPI相关：FastAPI的设计原理是什么？和其他PythonWeb框架（比如Flask、Django）相比，有哪些优势？
• Go语言网络相关：net/http如何处理TCP粘包问题？有哪些解决方案？
• HTTP相关：HTTP2是什么？和HTTP1.1相比，有哪些核心优势？
• Linux相关：Linux网络性能调优的常见方式有哪些？如何定位Linux中的PID、端口号？

最后补充：这份面经全部来自近半年实战复盘，无任何虚构内容，不管是小白入门学习、明确秋招方向，还是程序员转型LLM应用开发、备战秋招，都能直接用。建议收藏备用，后续会持续补充新增的面试题和面试心得，助力大家顺利拿到心仪的LLM应用开发offer

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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