我是霍格沃兹测试开发学社，我们学员在面试 AI 测试开发岗位时发现，技术面试不仅考算法能力，更看重你在模型落地、工程实践、性能优化、MLOps 和数据监控方面的经验和解决问题的思路。

为了帮助大家系统复盘，我们整理了一套 AI 测试开发岗位精选面试题，每题附答题思路框架，方便大家快速整理面试经验，并结合真实项目案例量化指标提升说服力。

Tip：建议你结合真实项目经验，每道题尽量给出具体做法、效果量化、问题排查思路和复盘总结。

一、基础与自我介绍

自我介绍

• 强调 AI 模型测试、工程化落地、性能优化成果

• 可量化指标：延迟降低、资源利用提升、业务指标改善

完整项目闭环经验

• 描述端到端流程：需求 → 数据 → 模型 → 上线 → 监控

• 重点说明测试验证与工程衔接的关键点

二、模型验证与监控

模型线上效果下降排查

• 分层排查：数据 → 特征 → 模型 → 服务 → 外部因素

• 可配合指标监控工具：Prometheus / Grafana / Feature Store

数据漂移 vs 概念漂移

• 数据漂移：输入分布变化

• 概念漂移：标签或业务规则变化

• 建立实时或准实时漂移监控与告警

模型压缩案例

• 方法：剪枝 / 量化 / 知识蒸馏

• 考虑指标损失容忍阈值、实验设计、最终取舍

类别不平衡分类任务测试策略

• 数据层：过采样、欠采样、合成样本

• 算法层：加权损失、Focal Loss

• 验证策略：避免过度合成引入噪声

三、性能优化与工程能力

训练显存占用优化

• 方法：混合精度训练、梯度检查点、张量并行、梯度累积、分布式训练

• 注意边界条件，测试显存占用和训练速度

Transformer/大模型推理优化

• 优化手段：KV Cache、算子融合、量化

• 指标验证：延迟、吞吐量、QPS

GPU 利用率提升案例

• Profiling 定位：Kernel Launch 过多、数据搬运瓶颈

• 优化措施及收益验证

高并发推理服务设计

• 请求调度：批处理 / 动态批

• 缓存、熔断、弹性扩缩容（CPU/GPU 混布）

• 验证指标：P99 延迟、吞吐量、稳定性

四、特征与数据工程测试

Feature Store 使用经验

• 核心元数据字段、去重策略

• 线上线下特征一致性验证

增量训练 / Streaming 模型设计

• 特征更新、模型再训练与回滚机制

• 验证增量训练正确性和延迟

多任务学习场景测试

• 共享与专属结构设计

• 损失加权、冲突梯度解决策略

• 验证多任务指标收敛与稳定性

五、MLOps 与 CI/CD

流水线自动化测试环节

• 数据验证单元测试

• 模型评估门禁、灰度发布、回滚触发条件

多指标权衡

• 指标：AUC、F1、CTR、转化率、延迟、成本

• 离线/线上指标对齐与权衡思路

训练不稳定排查

• 最小复现、日志/曲线分析、根因验证

• 验证改进后的训练稳定性

六、模型安全、合规与可解释性

公平性/偏见检测与缓解

• 数据指标、再加权、对抗训练

• 上线验证策略

隐私/合规保障

• PI 脱敏、差分隐私、联邦学习

• 性能折损评估与测试验证

解释性+可控性决策模型

• 验证可解释性与效果平衡

• 工具或方法：SHAP、LIME、可控生成策略

七、前沿方法与业务落地

向量检索 / RAG 增强大模型

• 索引构建、召回优化、生成结果质量验证

科研成果 / 开源方法产品化落地

• 技术评估、实验验证、工程适配、ROI 评估

模型复杂度优化策略测试

• 数据再利用、特征交叉、自监督预训练、结构裁剪

• 验证优先级和效果

未来能力规划

• AI 测试开发工程师需补齐的能力/工具链

• 个人学习实践里程碑