AI / Agent 面试与求职导航

September 4, 2026 · View on GitHub

不知道先刷哪一份题库？从这里开始。目标不是背完所有答案，而是把知识、项目证据和表达组织成一套能经受追问的系统。

📌 本节目标

  • 用一张地图找到与你目标岗位最相关的内容。
  • 把“会背概念”升级为“能定义、能选型、能实现、能评测、能复盘”。
  • 用 7 天、21 天或 42 天三种节奏完成可执行的面试准备。
  • 给每个简历项目建立可核验的指标、失败样本和技术取舍。

🚀 30 秒选择入口

你的目标先读再练最后冲刺
Agent / LLM 应用开发Agent 系统题Agent Harness 手册项目深挖
Agent / 大模型算法LLM / RLHF 理论题Agentic RL数据与评测
AI Infra / 推理部署开发岗专项AI InfraCoding Agent
RAG / 搜索 / 知识库RAG 题库Agentic RAG 手册Agent 评测
多模态 / 生成算法VLM 理论题图像生成 / 语音生成世界模型
校招 / 转行 / 项目薄弱秋招攻略简历指南项目讲述

🔥 想补齐 2026 热门方向，直接进入 2026 前沿面试专题：自进化 Agent、Agentic RL、AI Infra、数据评测、Coding Agent、世界模型、图像生成、语音生成和项目深挖。

🧭 完整内容地图

1. 基础与通用能力

模块内容适合谁
LLM / VLM / RLHF 理论题Transformer、训练、对齐、多模态基础所有算法岗、需要补原理的开发岗
RAG 全流程题检索、索引、重排、生成、工程优化RAG、搜索、Agent 开发
Agent 系统题ReAct、Memory、Tool Use、Multi-Agent、容错Agent 算法与开发
手撕代码题Attention、Agent、RAG、推理优化需要现场编码的岗位
LLM 基础补全高频概念的系统复习基础不够完整的同学
算法与 AI 手撕题库传统算法、训练推理、CUDA 分类刷题算法岗、AI Infra

2. 岗位专项与真实面试

模块重点
算法岗专项公式、算法创新、实验设计、论文追问
开发岗专项系统设计、工程取舍、稳定性、成本
大厂面经完整面试流程与题型组合
小红书 AI 算法岗题库大规模题单，适合检索和查漏补缺
模型与 Agent 评估指标、基准、LLM-as-a-Judge
开放讨论技术判断、路线选择、行业认知

3. Agent 深水区

AI Agent 面试备战手册合集覆盖：

  • Memory、Skills 与程序性记忆
  • Harness、Agentic RAG 与 Deep Research
  • Evaluation、Data Synthesis 与自进化闭环
  • Claude Code / OpenClaw 源码分析
  • STAR 项目表达与多轮追问

4. 2026 前沿专题

专题一句话价值
自进化 Agent讲清系统改什么、凭什么改、如何证明没有越改越差
Agentic RL从 POMDP、信用分配一直讲到 rollout 和 verifier
AI Infra串起 GPU、算子、分布式、推理服务与平台治理
数据与评测把数据治理、离线评测、线上闭环放进同一张图
Coding Agent回答仓库理解、环境、编辑、验证和安全边界
世界模型区分“会生成视频”和“能支持决策的环境模型”
图像生成复习扩散、流匹配、条件控制、评测与推理优化
语音生成复习 TTS、语音编解码、流式生成、音色与安全
项目深挖用 BFS 主线与 DFS 追问证明项目真实性和判断力

⏱️ 三种备考节奏

7 天：面试前急救

天数任务最小产出
Day 1精读目标岗位的基础题库20 个 30 秒回答
Day 2选择 2 个岗位专题各画 1 张知识地图
Day 3准备 1 个主项目30 秒、2 分钟、5 分钟三版讲稿
Day 4给主项目做 DFS 追问20 个追问及证据
Day 5系统设计与手撕2 道白板题、2 道代码题
Day 6模拟面试并复盘错题表、含糊数字表、不会题清单
Day 7只补最高风险缺口一页纸速查表

21 天：形成完整闭环

  • 第 1 周：基础题 + 岗位题，建立知识地图。
  • 第 2 周：两个项目做证据化复盘，补系统设计和代码。
  • 第 3 周：专题深挖、模拟面试、错题重答和简历对齐。

42 天：从“准备面试”到“做出作品”

  • 前 14 天完成基础与专题知识。
  • 中间 14 天补一个可运行、可评测、可复现的项目。
  • 最后 14 天完成开源 README、实验报告、简历表达和多轮模拟面试。

🧠 一道题怎样才算真正会了

每道核心题至少准备四层：

  1. L1 定义：30 秒讲清对象、目标和边界。
  2. L2 机制：能画数据流或控制流，说明关键步骤。
  3. L3 取舍：知道替代方案、适用条件和成本。
  4. L4 证据：有指标、消融、失败样本或线上案例支撑。

推荐使用统一回答骨架：

结论 → 问题与约束 → 候选方案 → 选择理由
     → 实现链路 → 指标与实验 → 失败模式 → 下一步

不要把工具名当答案。比如“用了 LangGraph”“用了 GRPO”“用了 vLLM”都只是开头；面试官真正会追问的是为什么选、怎样验证、在哪里失败、换约束后怎么改。

📦 每个项目都要准备的证据包

  • 一张能解释状态、数据、控制和失败分支的架构图。
  • 一份可复现的环境、依赖、配置与运行说明。
  • 一张 baseline / 主方案 / 消融 / 成本对比表。
  • 3 个成功样本、3 个典型失败样本和错误归因。
  • 延迟、吞吐、成功率、成本中至少两个可核验指标。
  • 个人贡献边界：你决定了什么、实现了什么、验证了什么。
  • 一次事故或负结果，以及你如何定位、止损和复盘。

✅ 面试前最终自检

  • 我能用一句话说清目标岗位与自己的匹配点。
  • 我有 2 个能讲深的项目，而不是 6 个只能报菜名的项目。
  • 简历上的每个数字都有口径、样本量和对照组。
  • 每个关键选型都准备了“为什么不用另一个方案”。
  • 我能画出主项目的数据流、状态流和异常流。
  • 我准备了真实失败案例，而不是只讲完美结果。
  • 我能区分模型能力、数据能力、Harness 能力和系统能力。
  • 我知道项目从 Demo 走向生产还缺什么。
  • 我不会给未经核验的问题臆造公司来源。

📚 求职软技能

完整内容索引

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