人工智能面试题 · 需求分析
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 36 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：需求分析
考察点
技术栈
第 1 题检索召回时，你会如何对复杂的用户查询做子问题分解？请结合案例说明。 考察查询理解与复杂问题拆解的方法论和实践第 2 题请介绍你上一份工作或项目的工作内容、工作性质，以及你与上下游的协作关系和需求传递方式。 考察候选人描述职责、协作边界与需求流转方式的能力第 3 题你认为一个好的 API 文档应该具备什么特质？ 考察对文档质量标准的理解与表达第 4 题请介绍这个项目的背景和它解决的核心问题是什么。 考察业务理解和技术问题定义能力第 5 题如果你拿到一批文本数据，会如何处理以支持后续模型训练或分析任务？ 考察文本数据预处理的基本流程和实际应用能力第 6 题你有没有遇到过需求和描述不一致的情况，具体是怎么解决的，你怎么确定首先做什么事情？ 考察需求澄清、优先级判断与问题拆解能力第 7 题大模型训练时的 query 数据如何生成？请介绍典型方法和设计要点。 考察数据构造逻辑、覆盖度与任务适配第 8 题在模型训练的数据准备过程中，数据是怎么生成的？如果数据不足，你用什么方法扩充？具体提示词是怎么设计的？ 考察数据生成与扩充的方法论和提示词设计能力第 9 题请介绍你实习期间负责的业务，并说明其上下游、交付标准和测试集的构成方式。 考察候选人对业务整体链路、交付规范和测试数据设计的理解第 10 题客户要求反复变化，你已经调整方案后对方又提出新的修改要求，你会怎么应对？ 考察面对需求频繁变化的应对策略、情绪管理与沟通协作能力第 11 题模型微调的训练数据构建的关键点有哪些？ 考察对微调数据质量、多样性与构建流程的完整理解第 12 题客户的反馈比较模糊，你会怎么处理？ 考察对模糊客户反馈的处理方法、沟通能力和结果导向第 13 题当项目信息量很大且有些内容相互矛盾时，你会如何筛选和判断哪些信息对项目最有帮助？ 考察信息筛选、优先级判断和决策方法第 14 题在做多模态协作的预测与规划时，如何更好地确定下游所需的多模态数据定义？ 考察对多模态协作中需求分析与数据定义的理解和实践能力第 15 题在数据分析中，WQ、WK、WV这些维度分别指什么？它们之间是否需要保持一致？ 考察对业务数据指标维度的理解及一致性管理意识第 16 题用什么规则来分域？ 考察分域规则的设计与业务对齐第 17 题在直播场景中，评论和点赞行为分别能反映用户怎样的需求？ 考察直播场景下用户行为数据的业务理解与需求挖掘能力第 18 题微调Qwen时，训练数据是如何构造的？ 考察数据构造流程和领域适配能力第 19 题定价异常检测场景用回归还是分类 考察模型选择与业务目标对齐的能力第 20 题当用户说“随便来家店”这种模糊请求时，工具调用应如何处理？ 考察在信息不足时澄清意图、避免错误执行的判断能力