点赞、关注、收藏，不迷路
点赞、关注、收藏，不迷路

准备AI工程师面试的你，是不是被项目经验梳理逼到焦虑？明明做过不少AI项目，却不知道怎么提炼亮点，说出来像流水账；面试时被问“项目核心难点是什么”“如何优化模型性能”，瞬间卡壳，答不到面试官痛点；技术细节讲不明白，比如大模型微调的参数选择、目标检测的精度优化，连自己写的代码都没法清晰复盘；更不知道怎么量化项目成果，导致简历和面试都没竞争力，错失心仪offer？
如果你也深陷这些困境，别再盲目准备！今天这篇AI工程师面试专属指南，就是为你量身打造的——不搞空洞理论，全程聚焦“项目经验梳理方法+高频面试话术”，从项目提炼、话术设计到技术细节应答，每一步都有具体方法和示例，还融入真实项目的代码片段帮你复盘，跟着做就能让你的项目经验成为面试加分项，轻松拿下AI岗offer！
一、先搞懂：面试官到底想从项目经验中看什么？
很多AI工程师面试挂在项目环节，核心是没摸透面试官的考察逻辑。面试官看项目经验，不是听你复述流程，而是重点考察3点：一是技术能力，能否熟练运用AI相关技术（如大模型、深度学习、计算机视觉等）解决问题；二是工程思维，能否发现项目中的问题并给出合理的优化方案；三是沟通能力，能否清晰、有条理地表达技术内容。
而好的项目梳理和话术，就是把这3点精准传递给面试官——用结构化的语言讲清项目逻辑，用技术细节体现专业能力，用量化成果证明项目价值，这才是AI工程师面试的核心竞争力。
二、实操干货：项目经验梳理+面试话术全技巧（附代码+示例）
技巧1：用“STAR法则”梳理项目，告别流水账
STAR法则是面试梳理项目的黄金工具，适配所有AI项目场景，具体拆解：S（场景）：项目背景和需求；T（任务）：你负责的核心任务；A（行动）：核心技术方案和实施步骤；R（结果）：量化的项目成果。以“大模型微调项目”为例，梳理示例如下：

text
STAR法则梳理示例：
S（场景）：公司需要开发一款适配金融领域的智能客服助手，基于ChatGLM-6B大模型，需解决通用大模型对金融术语理解不精准、回答不专业的问题；
T（任务）：我负责整个项目的技术方案设计，核心是大模型的微调训练，包括数据集构建、微调参数优化、模型评估与部署；
A（行动）：1. 构建金融领域数据集，收集10000+金融客服对话数据，进行清洗和标注；2. 采用LoRA微调方法，基于PyTorch框架搭建训练流程，优化学习率、batch_size等参数；3. 用准确率、BLEU值等指标评估模型，通过调整LoRA秩和正则化参数提升模型性能；4. 将微调后的模型部署到Docker容器，对接公司客服系统；
R（结果）：模型对金融术语的理解准确率提升至92%，客服对话满意度提升35%，响应速度优化至500ms内，项目提前2周上线。

实操技巧：梳理时重点突出“你做的事”和“你解决的问题”，避免泛泛而谈“我们团队做了什么”；成果必须量化，比如“准确率提升XX%”“响应速度优化XXms”“项目提前XX天上线”，量化数据比模糊的“效果很好”更有说服力。
技巧2：按AI岗位类型，针对性梳理项目亮点
不同AI岗位（如大模型工程师、计算机视觉工程师、NLP工程师）的考察重点不同，需针对性提炼项目亮点，以下是2个核心岗位的梳理示例：
（1）大模型工程师岗位：突出微调、优化、部署能力
面试话术示例：“我重点负责的是基于ChatGLM-6B的金融领域微调项目。核心难点是如何在有限显存（16G）下实现高效微调，同时保证金融术语的理解精度。我采用了LoRA低秩适配技术，只训练模型的部分参数，解决了显存不足的问题。具体代码实现上，通过Peft库加载LoRA适配器，设置r=8、lora_alpha=16的参数组合，同时开启混合精度训练提升速度。”

python

项目核心代码片段（LoRA微调配置）

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

加载基础模型

model = AutoModel.from_pretrained(“THUDM/chatglm-6b”, trust_remote_code=True).half().cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“THUDM/chatglm-6b”, trust_remote_code=True)

LoRA参数配置（面试可重点讲解参数选择依据）

lora_config = LoraConfig(
r=8, # 低秩矩阵的维度，平衡性能和训练成本
lora_alpha=16, # 缩放系数，提升训练稳定性
target_modules=[“query_key_value”], # 针对ChatGLM-6B的关键模块进行微调
lora_dropout=0.05,
bias=“none”,
task_type=“CAUSAL_LM”
)

加载LoRA适配器

model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters() # 可训练参数占比仅为0.1%，大幅降低显存占用

面试话术延伸：通过这段配置，我将可训练参数占比控制在0.1%，16G显存就能跑通，同时通过多次实验验证，r=8、lora_alpha=16的组合能平衡模型性能和训练效率，最终让金融术语理解准确率提升了28%。

（2）计算机视觉工程师岗位：突出模型选型、精度优化、工程落地
面试话术示例：“我负责的是工业质检场景的缺陷检测项目，核心需求是检测产品表面的微小缺陷（如划痕、凹陷），检测精度要求≥95%，实时性要求≥30帧/秒。我对比了YOLOv8、YOLOv10等模型，最终选择YOLOv10-n，因为它在保证精度的同时速度更快。针对小缺陷检测不准的问题，我采用了数据增强（随机裁剪、光照变换）和注意力机制优化，同时通过TensorRT加速模型推理。”

python

项目核心代码片段（YOLOv10优化与推理加速）

from ultralytics import YOLO
import tensorrt as trt

加载YOLOv10-n模型并训练

model = YOLO(‘yolov10n.pt’)
results = model.train(data=‘defect_dataset.yaml’, epochs=50, imgsz=640, batch=16)

模型精度评估（面试可讲解评估指标的意义）

metrics = model.val()
print(f"缺陷检测mAP50-95：{metrics.box.map:.4f}") # 最终mAP50-95达到0.962，满足项目要求

TensorRT加速推理（解决实时性问题）

def export_to_tensorrt(model_path):
# 导出ONNX格式
model.export(format=‘onnx’)
# 转换为TensorRT引擎（核心加速步骤）
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(TRT_LOGGER)
# 后续TensorRT引擎构建代码…

面试话术延伸：通过数据增强和注意力机制优化，模型的小缺陷检测准确率提升了15%；再通过TensorRT加速，推理速度从22帧/秒提升到38帧/秒，完全满足实时性要求，项目已成功落地到3条生产流水线。

技巧3：高频面试问题应答模板，直接套用
整理了AI工程师面试中3个高频项目问题的应答模板，结合技术细节和话术技巧，帮你精准踩中面试官痛点：

text
问题1：你在项目中遇到的最大技术难点是什么？如何解决的？
应答模板：最大难点是【具体难点，如：大模型微调时显存不足+小样本场景下模型泛化能力差】。针对显存不足的问题，我采用了【解决方案，如：LoRA微调技术，只训练部分参数，同时开启混合精度训练】；针对泛化能力差的问题，我通过【解决方案，如：数据增强、迁移学习、添加正则化项】来优化。比如在代码实现上，我设置了LoRA的r=8、lora_alpha=16，将可训练参数占比控制在0.1%，解决了显存问题；同时用MixUp数据增强方法扩充数据集，让模型泛化能力提升了20%。最终通过这两个方案，成功解决了难点，保证了项目进度。

问题2：如果重新做这个项目，你会有哪些优化？
应答模板：如果重新做，我会从3个方面优化：1. 【数据层面】：之前的数据集规模较小，我会通过爬虫、公开数据集融合等方式扩充数据，同时引入主动学习方法，筛选更有价值的数据进行标注，提升模型性能；2. 【模型层面】：之前用的是基础模型，我会尝试更轻量化的模型架构（如MobileNet、DistilBERT），在保证精度的同时降低部署成本；3. 【工程层面】：之前的部署方案是单机部署，我会优化为分布式部署，提升系统的并发处理能力。这些优化能让项目的性能更好、成本更低、扩展性更强。

问题3：你的项目和其他同类型项目相比，有什么优势？
应答模板：我的项目优势主要有2点：1. 【技术优势】：采用了【核心技术，如：LoRA+TensorRT的组合方案】，相比传统的全参数微调+CPU推理，不仅显存占用降低了70%，推理速度提升了3倍，还保证了模型精度；2. 【落地优势】：项目充分考虑了工业级落地需求，比如通过Docker容器化部署，实现了快速迁移和运维；同时做了完善的监控和日志系统，方便后续问题排查。目前项目已成功落地，相比同类型项目，我们的部署成本降低了40%，运维效率提升了50%。

技巧4：项目经验量化技巧，让成果更有说服力
很多人项目做的好，但不会量化成果，导致面试时没竞争力。分享4个量化维度，直接套用：
•性能维度：模型准确率、mAP、响应速度、训练效率等，如“模型准确率从85%提升至96%”“推理速度提升3倍”；
•业务维度：业务指标提升、成本降低等，如“客服对话满意度提升35%”“生产流水线缺陷漏检率降低20%”“部署成本降低40%”；
•效率维度：项目进度、开发效率等，如“项目提前2周上线”“数据处理效率提升50%”；
•规模维度：项目覆盖范围、数据量等，如“项目落地到3条生产流水线”“处理日均10万+用户查询”“构建10000+条高质量数据集”。

文末福利：入群免费选10门AI面试精品课程视频
以上只是AI工程师项目经验梳理和面试话术的基础技巧，面试中还有更多进阶需求。为了帮大家提升解决问题的能力，彻底搞定AI工程师面试，轻松拿下offer，我特意准备了专属福利——
这次的10门AI实战课程视频都是我精心挑选，原价值299，现在入群免费选！为什么免费？希望我们后期有更多的合作！
私信回复【大模型】免费领取大模型课程视频，同步拉你进人工智能技术交流群，与300+行业精英交流。