在当前技术快速发展的背景下，大模型（Large Language Model, LLM）领域的职位成为了许多求职者的热门选择。为了帮助大家更好地准备面试，本文整理了一份详尽的大模型面试经验分享，涵盖常见的面试流程、核心技术问题、行为面试技巧以及工程实践细节。
一、面试流程详解
大多数大模型岗位的面试流程通常包含以下几个阶段，每个阶段侧重点不同：
- 简历筛选：HR 或招聘系统根据简历中的技能关键词（如 PyTorch、Transformer、CUDA 等）和经验进行初步筛选。建议突出项目成果和量化指标。
- 电话/视频初试：一般由 HR 进行，主要了解求职者的背景、工作经历、离职原因及求职动机。需清晰表达职业规划。
- 技术面试：由技术团队成员进行，通常分为 2-3 轮。侧重于考察深度学习基础、大模型原理、算法实现能力及代码调试能力。
- 综合面试：可能会有部门负责人或更高层管理者参与，除了技术能力外，还会考察候选人的沟通协调能力、逻辑思维及团队协作精神。
- Offer 发放：如果所有面试环节都顺利通过，公司会发出正式的工作邀请，并进入薪资谈判阶段。
二、技术面试核心准备
技术面试是决定性的环节。以下是关键知识点及建议的准备方向：
1. 基础概念与数学基础
- 深度学习基础：深入理解激活函数（ReLU, GELU, Softmax）、损失函数（Cross Entropy, KL Divergence）、反向传播算法及优化器（Adam, SGD）。
- 机器学习算法：熟悉逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）的基本原理及适用场景。
- 数学基础：线性代数（矩阵分解、特征值）、概率统计（贝叶斯定理、分布特性）是理解模型推导的基石。
2. 大模型相关知识
- Transformer 架构：必须掌握其工作原理，包括 Encoder-Decoder 结构、多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）、位置编码（Positional Encoding）及前馈神经网络（FFN）。
- 自注意力机制：理解 Q、K、V 矩阵的计算过程，如何计算 Attention Score，以及 Softmax 的作用。优缺点分析需涉及计算复杂度 O(n^2) 及长序列依赖捕捉能力。
- 模型优化技巧：了解知识蒸馏（Knowledge Distillation）、梯度累积（Gradient Accumulation）、混合精度训练（AMP）、LoRA（Low-Rank Adaptation）微调技术及 PPO（Proximal Policy Optimization）强化学习对齐方法。
3. 编程与框架能力
- Python 编程：熟练掌握常用库如 NumPy、Pandas、Matplotlib 进行数据处理。代码风格需符合 PEP8 规范。
- 深度学习框架：精通 PyTorch 或 TensorFlow。能够手写简单的网络层，理解 Autograd 机制。
- 代码调试：具备高效排查显存溢出（OOM）、梯度消失/爆炸、数据加载瓶颈的能力。
4. 项目实践经验
- 项目描述：使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）清晰介绍项目经历，强调个人贡献。
- 技术挑战：详细描述遇到的具体技术难题（如推理延迟高、显存不足）及解决方案（如量化、KV Cache 优化）。
- 成果展示：提供项目的最终效果指标（如准确率提升、响应时间降低）及应用价值。
5. 算法题与工程实现
- LeetCode 经典题型：排序、搜索、动态规划、链表、树等高频考点。
- 大模型相关算法题：例如实现一个简单的文本生成模型、编写 Attention 机制的代码、实现 Tokenizer 逻辑等。
torch
torch.nn nn
(nn.Module):
():
().__init__()
.num_heads = num_heads
.head_dim = embed_dim // num_heads
.qkv = nn.Linear(embed_dim, embed_dim * )
.proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
():
B, L, D = x.shape
qkv = .qkv(x).reshape(B, L, , .num_heads, .head_dim).transpose(, )
q, k, v = qkv.unbind()
scores = torch.matmul(q, k.transpose(-, -)) / (.head_dim ** )
attn = torch.softmax(scores, dim=-)
out = torch.matmul(attn, v).transpose(, ).reshape(B, L, D)
.proj(out)
