2026年AI-技术岗位面试考点解读

2026年AI技术岗位面试考点解读一、编程与算法基础（共5题，每题10分，总分50分）考察方向：Python编程、常用算法、数据结构在AI中的应用。地域/行业侧重：互联网、金融风控领域，需结合实际业务场景。1.题目：在Python中实现一个函数，输入一个包含重复元素的列表，返回一个去重后的列表，但保留第一次出现的顺序。例如：`remove_duplicates([3,5,2,3,5,3])`应返回`[3,5,2]`。答案：pythondefremove_duplicates(lst):seen=set()result=[]foriteminlst:ifitemnotinseen:seen.add(item)result.append(item)returnresult解析：-使用`set`记录已出现的元素，确保去重时保留首次顺序。-时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)，适合大数据量场景（如用户行为特征去重）。2.题目：给定一个整数数组，返回其中三个数相加和为0的个数。例如：`three_sum([-1,0,1,2,-1,-4])`应返回`2`（即`[-1,0,1]`和`[-1,-1,2]`）。答案：pythondefthree_sum(nums):nums.sort()n=len(nums)count=0foriinrange(n):ifi>0andnums[i]==nums[i-1]:continueleft,right=i+1,n-1whileleft<right:total=nums[i]+nums[left]+nums[right]iftotal==0:count+=1whileleft<rightandnums[left]==nums[left+1]:left+=1whileleft<rightandnums[right]==nums[right-1]:right-=1left+=1right-=1eliftotal<0:left+=1else:right-=1returncount解析：-先排序，避免重复解。-双指针法（left,right）减少遍历次数，时间复杂度O(n²)，适合金融领域中的组合特征筛选。3.题目：实现快速排序算法，并用它对列表`[9,3,1,5,13,12]`进行排序。答案：pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)解析：-分治思想，选择中间值作为基准（pivot）。-适用于大规模数据排序，如用户画像特征向量排序。4.题目：编写一个函数，判断一个字符串是否是回文（忽略大小写和空格）。例如：`is_palindrome("Aman,aplan,acanal:Panama")`应返回`True`。答案：pythondefis_palindrome(s):s=''.join(c.lower()forcinsifc.isalnum())returns==s[::-1]解析：-先处理字符串（去空格、转小写），再比较正反向是否一致。-可用于检测文本数据中的对称性特征（如用户评论情感分析）。5.题目：给定一个二叉树，返回其最大深度。例如：`[3,9,20,null,null,15,7]`表示的树深度为3。答案：pythondefmax_depth(root):ifnotroot:return0return1+max(max_depth(root.left),max_depth(root.right))解析：-递归计算左子树和右子树的最大深度，加1为当前节点深度。-适用于树形数据结构（如知识图谱节点深度分析）。二、机器学习理论与实践（共5题，每题10分，总分50分）考察方向：模型选型、特征工程、评估指标。地域/行业侧重：金融风控、电商推荐系统。6.题目：某银行需要预测贷款违约概率，以下哪种模型最适合？A.决策树B.线性回归C.逻辑回归D.神经网络。答案：C.逻辑回归解析：-贷款违约是分类问题（是/否），逻辑回归适合概率预测，且解释性强（金融领域需可解释性）。-线性回归不适用，决策树易过拟合，神经网络复杂度过高。7.题目：特征A和B的相关系数为0.8，特征C和D几乎无关。以下哪个特征对模型贡献最大？答案：A和B解析：-高相关特征（如A和B）可能存在冗余，但能提供更稳定的预测（金融风控中收入和负债可能强相关）。-无关特征（C和D）需进一步分析是否具有业务价值。8.题目：某电商模型在测试集上的AUC为0.85，F1为0.75。以下结论正确？A.模型召回率高于精确率B.模型对长尾类（如冷门商品）预测效果好C.模型在正负样本平衡时表现较好。答案：C解析：-AUC反映全局排序能力，F1综合评估精确率和召回率。-选项A和B需具体看混淆矩阵，选项C符合AUC较高时的典型表现。9.题目：如何处理数据不平衡问题（如欺诈检测中正常样本远多于欺诈样本）？请列举两种方法。答案：1.重采样：过采样少数类（如SMOTE算法）或欠采样多数类。2.代价敏感学习：调整损失函数权重（欺诈样本惩罚更高）。解析：-欺诈检测中少数类（欺诈）更重要，需保证覆盖率和业务敏感度。10.题目：某模型在训练集上R²为0.95，但在测试集上为0.65。最可能的原因是什么？答案：模型过拟合解析：-训练集表现远好于测试集，说明模型记忆了噪声数据。-金融领域需通过正则化、交叉验证缓解过拟合。三、深度学习与自然语言处理（共5题，每题10分，总分50分）考察方向：BERT应用、模型调优、NLP任务。地域/行业侧重：中文客服、金融文本风控。11.题目：在中文情感分析中，BERT预训练包含的语料是否足够？为什么？答案：不完全足够解析：-BERT预训练依赖英文语料（如Wikipedia），中文需额外微调或结合专门的中文字料。-金融领域需补充行业文本（如财报、新闻）增强领域适应性。12.题目：如何评估BERT模型的泛化能力？答案：1.多任务迁移（如同时做情感分析+实体抽取）。2.跨领域测试（如金融文本与电商文本）。3.动态更新（定期用新数据微调）。解析：-BERT需验证在非预训练任务和场景中的表现。13.题目：某保险理赔文本分类模型，如何处理“‘疫情导致无法理赔’”这类模糊语义？答案：1.扩展训练集（增加模糊案例标注）。2.使用注意力机制（如Transformer）捕捉关键短语。3.增加规则层（如关键词过滤）。解析：-NLP场景需结合符号和神经网络方法。14.题目：对比BERT与GPT在金融问答系统中的优劣？答案：-BERT：双向编码，适合抽取式问答（如“某产品利率多少”）。-GPT：单向预测，适合生成式问答（如“写一封投诉信”）。-金融领域建议组合使用（BERT理解规则，GPT生成回复）。解析：-需根据业务场景选择模型类型。15.题目：如何检测金融文本中的虚假新闻（如“XX银行降息100%””？答案：1.知识图谱验证（如实体关系是否合理）。2.多模态对比（结合图片/视频验证）。3.时序异常检测（历史数据中无类似宣称）。解析：-文本需结合外部知识判断真实性，防诈骗类任务尤其重要。四、AI工程与部署（共5题，每题10分，总分50分）考察方向：MLOps、模型监控、分布式训练。地域/行业侧重：北京/上海金融科技公司。16.题目：在银行部署实时反欺诈模型时，如何平衡延迟与精度？答案：1.流式微批处理（如每秒处理100条数据）。2.阈值动态调整（低风险时放宽标准，高风险时收紧）。3.边缘计算（部分模型推理下沉至网关）。解析：-金融交易需秒级响应，需牺牲部分精度换取速度。17.题目：如何设计模型版本管理策略？答案：1.Git-like系统（模型代码、配置、参数版本化）。2.CI/CD流水线（自动测试、部署、回滚）。3.元数据记录（版本变更日志、A/B测试结果）。解析：-金融领域监管要求严格，需完整追溯变更历史。18.题目：模型漂移如何检测？答案：1.在线监控（如特征分布变化）。2.统计检验（如KS检验差异）。3.反馈闭环（业务方上报异常时触发重评估）。解析：-漂移会导致模型效果下降，需持续监控。19.题目：在AWS上训练BERT模型，如何优化成本？答案：1.Spot实例（非核心任务使用低价实例）。2.弹性分