2026年人工智能工程师岗位招聘面试题及答案

2026年人工智能工程师岗位招聘面试题及答案一、编程能力测试（共5题，每题10分，总分50分）1.题目（10分）：请使用Python语言实现一个函数，输入一个列表（包含正整数和负整数），返回该列表中所有奇数的平方和。若列表为空，则返回0。示例输入：`[1,-2,3,4,-5]`示例输出：`1+9+25=35`2.题目（10分）：请使用Python中的递归函数，实现斐波那契数列的第n项计算（n≥1）。注意：斐波那契数列定义如下：F(1)=1,F(2)=1,F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>2）。示例输入：`6`示例输出：`8`（因为斐波那契数列为：1,1,2,3,5,8,13...）3.题目（10分）：请使用Python编写一个类，实现LRU（最近最少使用）缓存机制。要求：-类名：`LRUCache`-构造函数接收一个整数`capacity`，表示缓存容量。-提供`get(key)`和`put(key,value)`方法。-`get(key)`：若存在key，则返回其value，并更新key为最近使用；若不存在，返回-1。-`put(key,value)`：若key已存在，则更新value并移动key为最近使用；若不存在且缓存已满，则删除最久未使用的key。示例输入：pythoncache=LRUCache(2)cache.put(1,1)cache.put(2,2)cache.get(1)#返回1cache.put(3,3)#去除key2cache.get(2)#返回-1(未找到)cache.put(4,4)#去除key1cache.get(1)#返回-1(未找到)cache.get(3)#返回3cache.get(4)#返回44.题目（10分）：请使用Python编写一个函数，输入一个字符串，返回该字符串中所有重复字符的首次出现位置（从0开始计数）。若字符不重复，则返回`-1`。示例输入：`"abccba"`示例输出：`[1,0,-1,2,-1,3]`（即：a不重复，b首次出现位置1，c首次出现位置0，d不重复，e不重复，f首次出现位置2）5.题目（10分）：请使用Python中的堆（heapq模块）实现一个优先队列，包含`push`和`pop`操作。要求：-`push(element)`：将元素按优先级插入队列。-`pop()`：返回优先级最高的元素。-优先级规则：数字越小优先级越高。示例输入：pythonpq=PriorityQueue()pq.push(5)pq.push(2)pq.push(8)print(pq.pop())#输出2print(pq.pop())#输出5二、算法设计（共3题，每题15分，总分45分）1.题目（15分）：设计一个算法，输入一个正整数`n`，判断其是否为完全平方数。若为完全平方数，返回其平方根的整数部分；否则返回-1。示例输入：`16`示例输出：`4`示例输入：`14`示例输出：`-1`2.题目（15分）：设计一个算法，输入一个字符串`s`，返回该字符串中不重复的最长子串的长度。示例输入：`"abcabcbb"`示例输出：`3`（最长不重复子串为"abc"）示例输入：`"bbbbb"`示例输出：`1`（最长不重复子串为"b"）3.题目（15分）：设计一个算法，输入一个链表（单链表），返回其反转后的链表。示例输入：链表`1->2->3->4->5`示例输出：`5->4->3->2->1`三、机器学习基础（共3题，每题15分，总分45分）1.题目（15分）：解释过拟合（Overfitting）的概念，并说明至少两种解决过拟合的方法。2.题目（15分）：什么是梯度下降（GradientDescent）？请简要描述其工作原理，并说明其变种之一（如Adam优化器）的优缺点。3.题目（15分）：请解释支持向量机（SVM）的基本原理，并说明其在处理高维数据时的优势。四、深度学习与自然语言处理（共2题，每题15分，总分30分）1.题目（15分）：请简述Transformer模型的核心思想，并说明其在自然语言处理领域的应用优势。2.题目（15分）：什么是BERT模型？请说明其预训练方法（如MaskedLanguageModeling和NextSentencePrediction）及其对下游任务的意义。五、系统设计与工程（共2题，每题20分，总分40分）1.题目（20分）：设计一个简单的推荐系统，要求：-输入：用户历史行为数据（如商品点击、购买记录）。-输出：为每个用户推荐3个可能感兴趣的商品。-说明系统架构（数据存储、计算方式、推荐算法等）。2.题目（20分）：假设你要设计一个实时图像识别系统（如人脸检测），请说明：-系统架构（数据流、计算节点、存储等）。-如何处理高并发请求？-如何保证模型的实时性和准确性？答案及解析一、编程能力测试1.答案：pythondefsum_of_oddsquares(nums):returnsum(x2forxinnumsifx%2!=0)解析：-列表推导式遍历`nums`，筛选奇数并计算平方，最后求和。-若`nums`为空，`sum`直接返回0。2.答案：pythondeffibonacci(n):ifn==1orn==2:return1returnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)解析：-递归实现斐波那契数列，时间复杂度较高（O(2^n)），适用于小规模n。-实际面试中可能要求优化（如动态规划）。3.答案：pythonfromcollectionsimportdequeclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=deque()defget(self,key:int)->int:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:oldest=self.order.popleft()delself.cache[oldest]self.cache[key]=valueself.order.append(key)解析：-使用`dict`存储缓存数据，`deque`维护使用顺序。-`get`时移动key到队尾，`put`时先删除最久未使用（队头）的key。4.答案：pythondeffirst_occurrence_positions(s:str)->list:seen=set()res=[]fori,charinenumerate(s):ifcharinseen:res.append(-1)else:seen.add(char)res.append(i)returnres解析：-遍历字符串，使用`set`记录已见字符。-若字符已存在，返回-1；否则记录首次出现位置。5.答案：pythonimportheapqclassPriorityQueue:def__init__(self):self.heap=[]defpush(self,element:int)->None:heapq.heappush(self.heap,element)defpop(self)->int:returnheapq.heappop(self.heap)解析：-使用`heapq`实现最小堆，元素按优先级排序。-`push`插入元素，`pop`返回最小元素。二、算法设计1.答案：pythondefis_perfect_square(n:int)->int:ifn<0:return-1left,right=0,nwhileleft<=right:mid=(left+right)//2ifmidmid==n:returnmidelifmidmid<n:left=mid+1else:right=mid-1return-1解析：-二分查找法判断是否存在整数平方根。-若存在，返回mid；否则返回-1。2.答案：pythondeflength_of_longest_substring(s:str)->int:char_set=set()left=0max_len=0forrightinrange(len(s)):whiles[right]inchar_set:char_set.remove(s[left])left+=1char_set.add(s[right])max_len=max(max_len,right-left+1)returnmax_len解析：-滑动窗口法：左指针移动时删除字符，右指针移动时添加字符。-维护当前不重复子串的长度，更新最大值。3.答案：pythonclassListNode:def__init__(self,val=0,next=None):self.val=valself.next=nextdefreverse_list(head:ListNode)->ListNode:prev=Nonecurrent=headwhilecurrent:next_node=current.nextcurrent.next=prevprev=currentcurrent=next_nodereturnprev解析：-迭代反转链表，使用`prev`和`next_node`辅助。-时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。三、机器学习基础1.过拟合与解决方法：-过拟合：模型在训练数据上表现极好，但在测试数据上表现差，即泛化能力弱。-解决方法：1.正则化（如L1/L2）：在损失函数中添加惩罚项，限制模型复杂度。2.数据增强：增加训练数据多样性（如旋转、翻转图像）。3.早停（EarlyStopping）：监控验证集性能，停止过拟合。2.梯度下降与Adam优化器：-梯度下降：通过计算损失函数的梯度（导数），沿梯度方向更新参数，逐步最小化损失。-Adam：结合Momentum（动量）和RMSprop，自适应学习率，适合大规模数据。-优点：收敛快，对学习率不敏感。-缺点：可能对某些问题产生震荡或提前收敛。3.SVM原理与高维优势：-原理：寻找一个超平面，最大化不同类别数据的最小间隔。-高维优势：SVM通过核函数（如RBF）将数据映射到高维空间，解决线性不可分问题。四、深度学习与自然语言处理1.Transformer核心思想与应用：-核心思想：基于自注意力机制（Self-Attention）和位置编码，并行处理序列，无需递归。-应用：机器翻译、文本生成、问答系统等。2.BERT模型与预训练：-BERT：双向Transformer，通过预训练和微调实现下游任务。-预训练方法：-MaskedLM：随机掩盖部分词，预测原词。-NSP：预测两个句子是否相邻。-意义：利用大量未标注数据学习通用语言表示。五、系统设计与工程1.推荐系统设计：-架构：-数据存储：Redis（实时）+MySQL（历史）。-计算：Spark进行离线协同过滤