我是霍格沃茲測試開發學社，我們學員在面試AI測試開發崗位時發現，技術面試不僅考算法能力，更看重你在模型落地、工程實踐、性能優化、MLOps和數據監控方面的經驗和解決問題的思路。 為了幫助大家系統覆盤，我們整理了一套AI測試開發崗位精選面試題，每題附答題思路框架，方便大家快速整理面試經驗，並結合真實項目案例量化指標提升説服力。

Tip：建議你結合真實項目經驗，每道題儘量給出具體做法、效果量化、問題排查思路和覆盤總結。

一、基礎與自我介紹

自我介紹

• 強調AI模型測試、工程化落地、性能優化成果
• 可量化指標：延遲降低、資源利用提升、業務指標改善

完整項目閉環經驗

• 描述端到端流程：需求 → 數據 → 模型 → 上線 → 監控
• 重點説明測試驗證與工程銜接的關鍵點

二、模型驗證與監控

模型線上效果下降排查

• 分層排查：數據 → 特徵 → 模型 → 服務 → 外部因素
• 可配合指標監控工具：Prometheus / Grafana / Feature Store

數據漂移 vs 概念漂移

• 數據漂移：輸入分佈變化
• 概念漂移：標籤或業務規則變化
• 建立實時或準實時漂移監控與告警

模型壓縮案例

• 方法：剪枝 / 量化 / 知識蒸餾
• 考慮指標損失容忍閾值、實驗設計、最終取捨

類別不平衡分類任務測試策略

• 數據層：過採樣、欠採樣、合成樣本
• 算法層：加權損失、Focal Loss
• 驗證策略：避免過度合成引入噪聲

三、性能優化與工程能力

訓練顯存佔用優化

• 方法：混合精度訓練、梯度檢查點、張量並行、梯度累積、分佈式訓練
• 注意邊界條件，測試顯存佔用和訓練速度

Transformer/大模型推理優化

• 優化手段：KV Cache、算子融合、量化
• 指標驗證：延遲、吞吐量、QPS

GPU利用率提升案例

• Profiling定位：Kernel Launch過多、數據搬運瓶頸
• 優化措施及收益驗證

高併發推理服務設計

• 請求調度：批處理 / 動態批
• 緩存、熔斷、彈性擴縮容（CPU/GPU混布）
• 驗證指標：P99延遲、吞吐量、穩定性

四、特徵與數據工程測試

Feature Store使用經驗

• 核心元數據字段、去重策略
• 線上線下特徵一致性驗證

增量訓練 / Streaming模型設計

• 特徵更新、模型再訓練與回滾機制
• 驗證增量訓練正確性和延遲

多任務學習場景測試

• 共享與專屬結構設計
• 損失加權、衝突梯度解決策略
• 驗證多任務指標收斂與穩定性

五、MLOps與CI/CD

流水線自動化測試環節

• 數據驗證單元測試
• 模型評估門禁、灰度發佈、回滾觸發條件

多指標權衡

• 指標：AUC、F1、CTR、轉化率、延遲、成本
• 離線/線上指標對齊與權衡思路

訓練不穩定排查

• 最小復現、日誌/曲線分析、根因驗證
• 驗證改進後的訓練穩定性

六、模型安全、合規與可解釋性

公平性/偏見檢測與緩解

• 數據指標、再加權、對抗訓練
• 上線驗證策略

隱私/合規保障

• PI脱敏、差分隱私、聯邦學習
• 性能折損評估與測試驗證

解釋性+可控性決策模型

• 驗證可解釋性與效果平衡
• 工具或方法：SHAP、LIME、可控生成策略

七、前沿方法與業務落地

向量檢索 / RAG增強大模型

• 索引構建、召回優化、生成結果質量驗證

科研成果 / 開源方法產品化落地

• 技術評估、實驗驗證、工程適配、ROI評估

模型複雜度優化策略測試

• 數據再利用、特徵交叉、自監督預訓練、結構裁剪
• 驗證優先級和效果

未來能力規劃

• AI測試開發工程師需補齊的能力/工具鏈
• 個人學習實踐里程碑

寫在最後

AI測試開發崗位要求算法+工程+測試+落地能力。每題結合真實案例、量化指標和排查思路，才能在技術面試中脱穎而出。