AI岗位面试指南：高频文档问题解析与应答策略
一、必问文档类问题与应答模板
1. 简历深挖类
典型问题：
"请详细解释简历中提到的「基于Transformer的文本生成优化项目」，你如何量化性能提升？"
应答框架：
- 背景与目标：
"项目源于客户需要将文本生成延迟从2秒压缩至800ms以内，同时保证BLEU分数不低于0.82" - 技术创新点：
"采用知识蒸馏+动态量化方案，设计分层注意力裁剪策略" - 量化成果：
"推理速度提升2.7倍（2150ms→780ms），内存占用减少43%，通过A/B测试验证效果提升18%" - 反思沉淀：
"后续发现混合精度训练可进一步优化3-5%的指标，已纳入技术演进路线"
考察重点：
- 技术细节掌握度（如是否混淆了Transformer与LSTM）
- 业务价值理解（技术方案与商业目标的关联性）
- 复盘改进能力
2. 技术方案设计类
典型问题：
"如果要求你设计一个实时视频行为分析系统，请说明技术选型思路"
应答模板