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才选AI岗位面试题库及参考答案

一、项目经验与技术实践类

问题：在过往AI项目中，你负责的核心模块遇到过哪些技术卡点？最终如何解决？

参考答案：之前做用户行为预测项目时，核心卡点是新用户冷启动（无历史数据）导致模型准确率不足60%。我先拆解场景：对老版本APP用户，用同画像群体的行为均值做特征填充；对新版本用户，设计“3步行为规则引擎”（如点击→停留→收藏）生成临时特征，同时接入用户设备基础数据（如机型、地域）。两周后模型准确率提升到82%，后续还把规则引擎和模型预测结合，做了动态权重调整。

问题：你做过的AI项目中，如何平衡模型性能与工程落地效率？

参考答案：在制造业质检AI项目里，初期用ResNet50模型准确率达95%，但推理速度慢（单张图0.8秒），生产线要求0.3秒内。我先做模型剪枝，去掉30%冗余卷积层，准确率降到93.5%；再用TensorRT量化（FP16），速度提升到0.4秒，同时优化数据预处理（把图像Resize从224×224降到192×192，保留关键质检区域），最终速度达标且准确率回升到94.2%。没追求极致模型精度，而是优先满足生产线实时性需求，后续再通过迭代优化精度。

二、数据处理与模型优化类

问题：面对残缺率30%以上的关键特征数据，你会怎么处理？请结合实际案例说明。

参考答案：之前做金融信贷风控项目，“用户月消费频次”特征残缺率35%。我先分析残缺原因：部分用户是新注册（无消费记录），部分是数据接口故障。对新用户，用“注册渠道+城市层级”的分组均值填充（比如一线城市社交渠道用户均值28次/月）；对接口故障用户，用相邻3天的消费频次做线性插值。填充后用特征重要性评估（XGBoost的gain值），发现该特征权重从0.12升到0.18，模型AUC提升0.03。同时还做了对照实验，验证填充后的数据未引入明显偏差。

问题：模型上线后效果衰减，你会如何排查原因？

参考答案：之前推荐系统模型上线3个月后，CTR下降15%。第一步查数据：用监控工具看特征分布，发现“用户浏览时长”特征均值从8分钟降到3分钟，追溯到APP新版本把“浏览时长”统计逻辑从“页面停留”改成“内容阅读”，属于数据定义变更；第二步查模型：对比线上线下推理结果，发现部分老用户的特征权重异常，是特征归一化的scaler参数未随新数据更新；第三步快速修复：先回滚“浏览时长”统计逻辑，重新训练scaler并更新模型，24小时后CTR回升12%，后续建立了特征定义变更的审批流程和每周特征分布巡检机制。

三、问题解决与协作类

问题：当业务团队对AI模型的输出结果有质疑时，你会怎么沟通？

参考答案：之前做电商销量预测，业务团队说模型对“大促前3天”的预测值比实际低40%。我先拿具体案例拆解：比如某品类去年大促前3天有临时满减活动，模型没纳入这个非周期性特征。然后用业务能理解的语言解释：模型目前依赖历史销量、库存等常规特征，临时活动属于“突发变量”，需要他们提前1周同步活动信息，我们新增“活动权重”特征模块。接着一起做了小范围测试：输入上周的临时优惠券信息，预测值与实际值误差缩小到8%，最后确定了“业务提需求→技术加特征→双方验效果”的协作流程。

问题：如果让你从零搭建一个AI团队，你会优先招哪些角色？如何分工？

参考答案：初期会优先招3类人：1名有工程落地经验的算法工程师（能兼顾模型设计和部署）、1名数据工程师（处理数据清洗和管道搭建）、1名懂业务的产品经理（避免技术脱离实际）。分工上，数据工程师先搭数据中台（比如对接业务系统的用户、订单数据），算法工程师基于中台数据做模型原型（比如先跑通用户留存预测的基线模型），产品经理负责和业务方对齐需求（比如明确预测结果要输出哪些维度、对接哪个业务系统）。等模型上线验证效果后，再补充专项算法岗（如NLP、CV）和运维岗，避免初期人员冗余。

四、AI伦理与职业认知类

问题：在涉及用户隐私的数据标注时，你会如何规避风险？

参考答案：之前做医疗影像标注项目，涉及患者病历数据。我们先做数据脱敏：用哈希算法替换患者姓名、身份证号，影像中的面部区域用黑框遮挡；然后控制标注权限：标注员只能看到脱敏后的影像和匿名化标签（比如“病灶类型A”），看不到完整病历；最后做过程监控：标注数据不落地存储，用云端协作工具实时上传，且每批数据标注后由医疗专家抽样审核，确保标注质量的同时，避免数据泄露。另外还和标注团队签了必威体育官网网址协议，明确数据使用范围仅限项目内。

问题：你为什么选择在AI领域深耕？未来1-2年想突破哪些技术