45+ AI 工程师面试问答(2026 年指南)

AI 工程师面试问题出现在 AI 优先公司的软件工程师、ML 工程师和前向部署循环中。他们测试您是否可以在实际约束下构建和提供 LLM 支持的产品:推理批处理、RAG、代理设计、成本和代币预算……

来源:宾夕法尼亚大学职业服务博客

45+人工智能工程师面试问答(2026指南)最初发布于Exponent。

AI 工程师面试问题出现在 AI 优先公司的软件工程师、ML 工程师和前向部署循环中。

他们测试您是否可以在实际约束下构建和提供 LLM 支持的产品:推理批处理、RAG、代理设计、成本和代币预算以及评估。

下面的每个问题均来自 OpenAI、Anthropic、Scale AI、Sierra、xAI、Databricks、Perplexity 等公司向我们报告的真实面试候选人。在我们的问题库中浏览它们。

已验证:源自真实候选人报告的面试。了解更多 AI 工程师的真实面试经历。

顶级人工智能工程师面试问题

2026 年人工智能工程循环中最常出现的问题以及提出这些问题的公司。

  • 为单个 GPU 设计一个推理批处理系统,每批处理最多 100 个输入,同时用户同步等待(人择)。
  • 为 LLM 查询设计端到端批处理系统 (Anthropic)。
  • 设计一个保险索赔代理,使用 RAG 处理索赔并输出批准决策,同时控制 LLM/代币成本 (Scale AI)。
  • 解释 RAG 的工作原理 (Sierra)。
  • 为假设的户外公司 (Sierra) 构建您自己的客户服务 AI 代理。
  • 调查并缓解在高风险环境中给出自信但实际上错误的答案的模型(人类、机器学习工程师)。
  • 实现 GPU 信用管理系统 (OpenAI)。
  • 编写一个图像处理管道,该管道应用来自每个图像指令文件的有序转换(Anthropic)。
  • 制定 OpenAI 微调功能 (OpenAI) 的策略。
  • 您如何处理消费产品中的 GenAI 安全问题?(OpenAI、Anthropic、Google)。
  • LLM 和 GenAI 概念

    概念性问题筛选您是否理解 API 调用下的内容。

    最明显的真实例子是 Sierra 要求考生从头开始解释检索。

  • 解释 RAG 的工作原理。(Sierra)
  • 提示、RAG、微调:你如何选择?