我是霍格沃兹测试开发学社，我们学员在面试AI测试开发岗位时发现，技术面试不仅考算法能力，更看重你在模型落地、工程实践、性能优化、MLOps和数据监控方面的经验和解决问题的思路。
为了帮助大家系统复盘，我们整理了一套AI测试开发岗位精选面试题，每题附答题思路框架，方便大家快速整理面试经验，并结合真实项目案例量化指标提升说服力。
Tip：建议你结合真实项目经验，每道题尽量给出具体做法、效果量化、问题排查思路和复盘总结。
一、基础与自我介绍
- 自我介绍
- 强调AI模型测试、工程化落地、性能优化成果
- 可量化指标：延迟降低、资源利用提升、业务指标改善
- 完整项目闭环经验
- 描述端到端流程：需求 → 数据 → 模型 → 上线 → 监控
- 重点说明测试验证与工程衔接的关键点
二、模型验证与监控
- 模型线上效果下降排查
- 分层排查：数据 → 特征 → 模型 → 服务 → 外部因素
- 可配合指标监控工具：Prometheus / Grafana / Feature Store
- 数据漂移 vs 概念漂移
- 数据漂移：输入分布变化
- 概念漂移：标签或业务规则变化
- 建立实时或准实时漂移监控与告警
- 模型压缩案例
- 方法：剪枝 / 量化 / 知识蒸馏
- 考虑指标损失容忍阈值、实验设计、最终取舍
- 类别不平衡分类任务测试策略
- 数据层：过采样、欠采样、合成样本
- 算法层：加权损失、Focal Loss
- 验证策略：避免过度合成引入噪声
三、性能优化与工程能力
- 训练显存占用优化
- 方法：混合精度训练、梯度检查点、张量并行、梯度累积、分布式训练
- 注意边界条件，测试显存占用和训练速度
- Transformer/大模型推理优化
- 优化手段：KV Cache、算子融合、量化
- 指标验证：延迟、吞吐量、QPS
- GPU利用率提升案例
- Profiling定位：Kernel Launch过多、数据搬运瓶颈
- 优化措施及收益验证
- 高并发推理服务设计
- 请求调度：批处理 / 动态批
- 缓存、熔断、弹性扩缩容（CPU/GPU混布）
- 验证指标：P99延迟、吞吐量、稳定性
四、特征与数据工程测试
- Feature Store使用经验
- 核心元数据字段、去重策略
- 线上线下特征一致性验证
- 增量训练 / Streaming模型设计
- 特征更新、模型再训练与回滚机制
- 验证增量训练正确性和延迟
- 多任务学习场景测试
- 共享与专属结构设计
- 损失加权、冲突梯度解决策略
- 验证多任务指标收敛与稳定性
五、MLOps与CI/CD
- 流水线自动化测试环节
- 数据验证单元测试
- 模型评估门禁、灰度发布、回滚触发条件
- 多指标权衡
- 指标：AUC、F1、CTR、转化率、延迟、成本
- 离线/线上指标对齐与权衡思路
- 训练不稳定排查
- 最小复现、日志/曲线分析、根因验证
- 验证改进后的训练稳定性
六、模型安全、合规与可解释性
- 公平性/偏见检测与缓解
- 数据指标、再加权、对抗训练
- 上线验证策略
- 隐私/合规保障
- PI脱敏、差分隐私、联邦学习
- 性能折损评估与测试验证
- 解释性+可控性决策模型
- 验证可解释性与效果平衡
- 工具或方法：SHAP、LIME、可控生成策略
七、前沿方法与业务落地
- 向量检索 / RAG增强大模型
- 索引构建、召回优化、生成结果质量验证
- 科研成果 / 开源方法产品化落地
- 技术评估、实验验证、工程适配、ROI评估
- 模型复杂度优化策略测试
- 数据再利用、特征交叉、自监督预训练、结构裁剪
- 验证优先级和效果
- 未来能力规划
- AI测试开发工程师需补齐的能力/工具链
- 个人学习实践里程碑
写在最后
AI测试开发岗位要求算法+工程+测试+落地能力。每题结合真实案例、量化指标和排查思路，才能在技术面试中脱颖而出。
