前言近一年，大数据面试的风向正在发生明显变化。过去，面试官更关注：数仓分层怎么设计？指标体系如何构建？Spark 调优怎么做的？而现在，越来越多的面试开始追问：你有没有做过 AI 相关项目？LLM 在数据场景中如何落地？RAG 是怎么设计的？AI 不再是「加分项」，而是逐渐成为「基础能力」。但问题是 很多人所谓的 AI 项目，只停留在：调个 API写个简单问答 Demo这在企业级场景里，是远远不够的。真正有含金量的 AI 项目，必须要解决真实业务问题，并具备：检索增强（RAG）落地能力LLM 语义理解与 Prompt 设计能力工程化架构能力（可扩展、可复用、可维护）而在我们当前的数据仓库体系中...

一面： 1. 自我介绍，讲论文和实习。2. Transformer自注意力机制、位置编码、梯度消失/爆炸的解决方案。3. 微调方法对比（Full Fine-tuning vs. LoRA/Adapter/P-Tuning）。4. 推理加速技术（量化、动态批处理、FlashAttention）。5. 如何优化大模型在长文本生成中的显存占用？6. RLHF中奖励模型（RM）的训练数据如何构建？7. 为网易云音乐设计一个AI歌词生成系统，如何提升创意性和押韵效果？8. 模型剪枝/量化（GPTQ、AWQ）、服务化框架（FastAPI+vLLM）。9. 如何解决大模型API服务的响应延迟问题？一面八股挺多的，问的知识点也非常多，主要考察对大模型的理解，整体来说难度不算大，复习熟记八股应该都比较好答。二面：1. 自我介绍，讲论文和实习。2. LayerNorm和BatchNorm在大模型中的区别？为什么Transformer用LayerNorm？3. 解释大模型训练中的“灾难性遗忘”现象及解决方法。4. 如果微调后的模型过拟合，你会如何调整？5. 如何评估一个对话系统的生成质量？6. 如何用大模型提升网易新闻的推荐效率？7. 设计一个游戏内AI陪玩系统，需考虑哪些模块？8. 领域适配时，如何构建高质量的垂域训练集？9. 你在项目中如何解决数据稀缺问题？10. 模型上线后遇到了什么性能瓶颈？如何优化的？建议：精读《Attention Is All You Need》、HuggingFace文档。如果没有大模型项目，可用Kaggle/开源项目复现（如LangChain应用）。

万法AI一面 2026-2-4 1你项目中 ES 的数据是直接写入，还是从数据库同步后再查询？ 2ES 是否做了大宽表，通过 binlog 同步数据库数据？ 3项目中 ES 的索引是如何设计的？ 4数据库索引有哪些数据结构？ 5Redis 主要用在什么场景？ 6JVM 的垃圾回收器有哪些？CMS 的垃圾回收过程分哪些阶段？ 7平时写代码会用 AI 编程吗？ 8你项目中用 Spring AI 做图片识别，提示词写得多吗？用的什么模型？ 9若要实现一个 AI 小助手，需要记忆管理和向量库 RAG，该怎么实现？ 10AI 开发和传统开发有什么区别？各有什么优缺点？ 11如何解决或降低 AI 幻觉问题...

炸了！炸了，佬们，java实习明天线上面试（一个小厂），要求演示项目，我这个项目是包装的(懂得都懂)，有很多功能没有实现。咋办？是跑路，还是硬着头皮面试呀，兄弟们给个建议!!!