人工智能工程师面试题及白板题解析

2026年人工智能工程师面试题及白板题解析一、编程实现题（共3题，每题15分，总分45分）题目1（Python实现自然语言处理任务）：编写Python代码，实现一个基于TF-IDF的文本关键词提取函数。输入为一个包含多个文档的列表（每个文档为字符串形式），输出为每个文档的前5个关键词及其对应权重。要求：1.自定义停用词表（至少包含10个常见中文停用词）；2.使用jieba分词；3.计算TF-IDF值时需考虑词频和逆文档频率。题目2（机器学习模型调优）：给定一个包含特征X和标签y的数据集（可用以下代码生成随机数据），实现一个随机森林分类器，并完成以下任务：1.使用网格搜索（GridSearchCV）调优关键参数`n_estimators`（取值[10,50,100]）和`max_depth`（取值[3,5,7]）；2.输出最佳参数组合及对应的准确率；3.可视化特征重要性排序。pythonimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVX,y=make_classification(n_samples=200,n_features=10,random_state=42)X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)题目3（深度学习模型实现）：使用PyTorch实现一个简单的BERT模型，用于文本情感分类（二分类任务）。要求：1.构建BERT编码器层；2.添加全连接层输出预测结果；3.编写前向传播逻辑。二、算法设计题（共2题，每题20分，总分40分）题目4（推荐系统算法设计）：假设你正在设计一个短视频平台的个性化推荐系统，用户行为数据包括：1.用户观看视频时长（秒）；2.点赞/不喜欢行为；3.视频标签。请设计一个协同过滤算法框架（无需完整代码），说明：1.如何处理冷启动问题；2.如何融合多种行为特征；3.简述离线评估指标（如RMSE、召回率）。题目5（强化学习应用场景）：描述一个场景，说明强化学习如何应用于电商平台的动态定价策略。需涵盖：1.状态空间（State）的定义；2.动作空间（Action）的划分；3.奖励函数（Reward）设计目标。三、系统设计题（共1题，30分）题目6（大规模分布式训练系统设计）：设计一个支持百万级参数模型训练的分布式计算框架。要求：1.说明选择的数据中心布局方案（考虑地域和延迟）；2.如何实现数据并行化（如使用TensorFlow/PyTorch的分布式策略）；3.提出至少3个监控指标及相应的告警策略。四、开放性问题（共1题，25分）题目7（产业落地案例分析）：以中国电商行业为例，分析AI大语言模型如何解决实际业务痛点（如客服机器人、商品描述生成），并讨论其局限性及改进方向。答案及解析编程实现题题目1答案：pythonimportjiebafromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerdefextract_keywords(documents):自定义停用词表stop_words={'的','了','是','在','有','和','就','不','人','我'}jieba分词tokenized_docs=[''.join(jieba.cut(doc))fordocindocuments]TF-IDF计算vectorizer=TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(tokenized_docs)feature_names=vectorizer.get_feature_names_out()results=[]fori,docinenumerate(documents):scores=tfidf_matrix[i].toarray()[0]top_keywords=sorted(zip(feature_names,scores),key=lambdax:-x[1])[:5]results.append([(word,score)forword,scoreintop_keywords])returnresults解析：1.停用词处理：中文文本需去除高频无意义词，`stop_words`中示例为常见停用词；2.分词：`jieba.cut`支持全模式分词，`''.join`确保分词结果以空格分隔；3.TF-IDF计算：`TfidfVectorizer`默认处理稀疏矩阵，需指定`stop_words`；4.结果输出：按权重降序排列，取前5个词。题目2答案：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportmatplotlib.pyplotasplt网格搜索调优param_grid={'n_estimators':[10,50,100],'max_depth':[3,5,7]}model=RandomForestClassifier(random_state=42)grid_search=GridSearchCV(model,param_grid,cv=5,scoring='accuracy')grid_search.fit(X_train,y_train)输出最佳参数及准确率best_params=grid_search.best_params_best_model=grid_search.best_estimator_y_pred=best_model.predict(X_test)accuracy=accuracy_score(y_test,y_pred)print(f"最佳参数：{best_params},准确率：{accuracy:.4f}")特征重要性可视化importances=best_model.feature_importances_plt.bar(range(X.shape[1]),importances)plt.xlabel('特征索引')plt.ylabel('重要性')plt.show()解析：1.参数调优：`GridSearchCV`通过交叉验证评估不同参数组合；2.特征重要性：随机森林默认提供`feature_importances_`属性，可直观展示各特征贡献。题目3答案：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromtransformersimportBertModelclassBERTClassifier(nn.Module):def__init__(self,num_classes=2):super().__init__()self.bert=BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')self.fc=nn.Linear(self.bert.config.hidden_size,num_classes)defforward(self,input_ids,attention_mask):outputs=self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask)pooled_output=outputs[1]#[CLS]token输出logits=self.fc(pooled_output)returnlogits解析：1.BERT编码器：`BertModel`加载预训练模型；2.全连接层：将BERT输出映射到目标类别；3.前向传播：需传入`input_ids`和`attention_mask`。算法设计题题目4答案：1.冷启动处理：-新用户：基于注册信息（如年龄、性别）使用规则推荐；-新视频：采用内容相似度（如视频标签）推荐给可能感兴趣用户。2.多特征融合：-时长+点赞：使用加权求和将行为量化（如`时长0.6+点赞0.4`）；-标签：使用One-Hot编码后通过嵌入层融合。3.离线评估：-RMSE：衡量预测播放时长与实际时长的误差；-召回率：计算推荐列表中正样本的占比。题目5答案：1.状态空间：包含用户历史购买记录、实时库存、当前时间；2.动作空间：提价/降价/保持原价，需设定步长限制；3.奖励函数：正向奖励为利润增量，负向惩罚为库存积压成本。系统设计题题目6答案：1.数据中心布局：-分区：华东（上海）主节点+西南（成都）备份；-延迟优化：通过CDN缓存热点模型参数。2.数据并行化：-TensorFlow：`tf.distribute.MirroredStrategy`；-PyTorch：`torch.nn.DataPar