‌AI面试一般会围绕技术能力、项目经验、行为表现和行业认知展开，重点考察候选人的专业素养、逻辑思维和沟通能力。‌

1. ‌技术能力问题‌

   • 基础理论：如机器学习算法原理、深度学习框架特点等。
   • 编程能力：要求手写代码或分析代码逻辑，常见语言包括Python、Java等。
   • 场景应用：例如“如何优化推荐系统的召回率？”或“如何处理数据不均衡问题？”

2. ‌项目经验问题‌

   • 项目细节：深入询问候选人在过往项目中的具体贡献，如模型设计、数据清洗方法等。
   • 难点解决：例如“遇到模型过拟合时如何调整？”或“如何评估A/B测试的效果？”
   • 团队协作：考察跨部门合作经验，比如如何与产品经理沟通需求优先级。

3. ‌行为表现问题‌

   • 抗压能力：如“描述一次紧急 deadline 下完成任务的情况。”
   • 学习能力：例如“近期学习了哪些新技术？如何落地的？”
   • 职业规划：常见问题包括“未来3年希望在AI领域达到什么目标？”

4. ‌行业认知问题‌

   • 趋势洞察：如对AI伦理、大模型发展方向的看法。
   • 竞品分析：可能要求对比不同技术方案（如Transformer与RNN的优劣）。
   • 业务结合：例如“AI如何赋能我们公司的核心业务？”

‌建议提前梳理技术亮点和项目案例，用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，同时关注行业动态以展现综合竞争力。‌