AI 工程師面試問題(2026)
AI 工程師這個職位比軟體工程或資料科學更新、標準化程度也更低,因此面試的內容差異很大——但 2026 年的面試流程通常會考察 LLM 基礎知識、檢索增強生成(RAG)、提示與上下文工程、評估,以及可靠上線 AI 功能所需的工程能力。很多流程仍保留傳統的編碼環節,所以不要忽視資料結構。
面試官想找的是既理解模型本身、又理解其周邊工程的人:transformer 和 attention 在概念層面如何運作,如何透過檢索為模型『接地』(ground),如何評估非確定性系統,以及如何在生產環境中控制延遲和成本。含糊地說『就是呼叫一下 API』是快速掛掉的方式。
由於這個領域變化很快,能夠從第一性原理出發進行推理——並且能夠真正上線並衡量效果,而不只是做原型——比背誦昨天的基準測試數字更重要。
AI 工程師面試問題及應答方法
1. 從高層次解釋一下 transformer 中的 attention 是如何運作的。
應答思路: 描述 query/key/value、縮放點積注意力(scaled dot-product attention),以及為什麼自注意力能讓每個 token 關注其他所有 token——從而捕捉 RNN 難以處理的長距離依賴關係。提及多頭注意力的作用以及平方級的計算成本。
2. 你會如何為一個公司知識庫設計一個 RAG 系統?
應答思路: 梳理整條流水線:分塊(chunking)策略、嵌入模型的選擇、向量儲存、檢索(top-k,與關鍵字混合)、重新排序,以及提示詞組裝。討論分塊重疊、過期資料的刷新,以及對來源的引用。
3. 你如何減少 LLM 應用中的幻覺(hallucination)?
應答思路: 用檢索做接地,用結構化輸出做約束,事實性任務降低 temperature,增加引用要求,並用二次校驗或規則進行驗證。強調評估的重要性:你無法減少你沒有測量的東西。
4. 你會如何評估一個非確定性的 LLM 功能?
應答思路: 建構帶標註的評估集,使用基於評分標準(rubric)或 LLM-as-judge 的打分方式,在提示詞/模型變更時追蹤回歸情況,並將離線評估與線上指標結合起來。提及 LLM-as-judge 的成本和偏差風險。
5. 你會在什麼情況下選擇微調(fine-tune),什麼情況下用 RAG,什麼情況下用提示工程?
應答思路: 先用提示工程(成本最低、速度最快)。知識或時效性問題用 RAG。微調用於那些提示工程無法可靠達成的行為、格式或領域風格。很多時候是組合使用;從成本、延遲和可維護性的角度加以論證。
6. 你如何在 LLM 產品中控制延遲和成本?
應答思路: 按任務選擇模型(簡單輪次用小模型)、裁剪提示詞/上下文、快取、用串流輸出改善感知延遲、批次處理,以及路由策略。給出量化說明:更小的上下文和更便宜的模型可以把成本降低一個數量級。
7. 本地執行模型和透過雲端 API 執行模型,各自的取捨是什麼?
應答思路: 本地:隱私性好、沒有按 token 計費的成本、可離線使用,但受限於硬體和模型規模。雲端:可用頂級模型、可擴充,但存在成本、延遲,以及資料離開裝置的問題。把這個取捨和具體使用場景聯繫起來——這正是 Natively 立足的那個取捨點。
8. 你會如何為檢索選擇一個嵌入模型?
應答思路: 匹配領域和語言,參考類似 MTEB 的基準測試,權衡向量維度大小與儲存/延遲的關係,並用你自己的資料做檢索評估來驗證。不要盲目信任排行榜,勝過一次針對具體領域的測試。
9. 在一組文件上實作一個簡單的語義搜尋。
應答思路: 對文件和查詢做嵌入,儲存向量,計算餘弦相似度(或使用 sqlite-vec/FAISS 這類向量索引),回傳 top-k 結果。討論正規化,以及近似最近鄰搜尋在速度與精度之間的取捨。
10. 說說你上線過的一個 AI 功能,以及你是如何衡量它的成功的。
應答思路: 使用 STAR 法則。強調評估方法和生產環境中的指標,而不僅僅是演示效果。企業要找的是能夠真正上線並衡量效果的 AI 工程師,而不是無休止地做原型的人。
在 AI 工程師面試中獲得即時協助
Natively 本身就是一款本地優先的 AI 應用——端側 LLM、基於 sqlite-vec 的本地 RAG,以及自帶金鑰(bring-your-own-key)架構。在真實的 AI 工程面試中,它能轉錄問題,並即時在你的裝置上展示精確的定義或權衡分析。
