2026年AI技術(shù)崗位面試考點解讀一、編程與算法基礎(chǔ)（共5題，每題10分，總分50分）考察方向：Python編程、常用算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在AI中的應用。地域/行業(yè)側(cè)重：互聯(lián)網(wǎng)、金融風控領(lǐng)域，需結(jié)合實際業(yè)務場景。1.題目：在Python中實現(xiàn)一個函數(shù)，輸入一個包含重復元素的列表，返回一個去重后的列表，但保留第一次出現(xiàn)的順序。例如：`remove_duplicates([3,5,2,3,5,3])`應返回`[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`記錄已出現(xiàn)的元素，確保去重時保留首次順序。-時間復雜度O(n)，空間復雜度O(n)，適合大數(shù)據(jù)量場景（如用戶行為特征去重）。2.題目：給定一個整數(shù)數(shù)組，返回其中三個數(shù)相加和為0的個數(shù)。例如：`three_sum([-1,0,1,2,-1,-4])`應返回`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，避免重復解。-雙指針法（left,right）減少遍歷次數(shù)，時間復雜度O(n2)，適合金融領(lǐng)域中的組合特征篩選。3.題目：實現(xiàn)快速排序算法，并用它對列表`[9,3,1,5,13,12]`進行排序。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，選擇中間值作為基準（pivot）。-適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)排序，如用戶畫像特征向量排序。4.題目：編寫一個函數(shù)，判斷一個字符串是否是回文（忽略大小寫和空格）。例如：`is_palindrome("Aman,aplan,acanal:Panama")`應返回`True`。答案：pythondefis_palindrome(s):s=''.join(c.lower()forcinsifc.isalnum())returns==s[::-1]解析：-先處理字符串（去空格、轉(zhuǎn)小寫），再比較正反向是否一致。-可用于檢測文本數(shù)據(jù)中的對稱性特征（如用戶評論情感分析）。5.題目：給定一個二叉樹，返回其最大深度。例如：`[3,9,20,null,null,15,7]`表示的樹深度為3。答案：pythondefmax_depth(root):ifnotroot:return0return1+max(max_depth(root.left),max_depth(root.right))解析：-遞歸計算左子樹和右子樹的最大深度，加1為當前節(jié)點深度。-適用于樹形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如知識圖譜節(jié)點深度分析）。二、機器學習理論與實踐（共5題，每題10分，總分50分）考察方向：模型選型、特征工程、評估指標。地域/行業(yè)側(cè)重：金融風控、電商推薦系統(tǒng)。6.題目：某銀行需要預測貸款違約概率，以下哪種模型最適合？A.決策樹B.線性回歸C.邏輯回歸D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。答案：C.邏輯回歸解析：-貸款違約是分類問題（是/否），邏輯回歸適合概率預測，且解釋性強（金融領(lǐng)域需可解釋性）。-線性回歸不適用，決策樹易過擬合，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復雜度過高。7.題目：特征A和B的相關(guān)系數(shù)為0.8，特征C和D幾乎無關(guān)。以下哪個特征對模型貢獻最大？答案：A和B解析：-高相關(guān)特征（如A和B）可能存在冗余，但能提供更穩(wěn)定的預測（金融風控中收入和負債可能強相關(guān)）。-無關(guān)特征（C和D）需進一步分析是否具有業(yè)務價值。8.題目：某電商模型在測試集上的AUC為0.85，F(xiàn)1為0.75。以下結(jié)論正確？A.模型召回率高于精確率B.模型對長尾類（如冷門商品）預測效果好C.模型在正負樣本平衡時表現(xiàn)較好。答案：C解析：-AUC反映全局排序能力，F(xiàn)1綜合評估精確率和召回率。-選項A和B需具體看混淆矩陣，選項C符合AUC較高時的典型表現(xiàn)。9.題目：如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題（如欺詐檢測中正常樣本遠多于欺詐樣本）？請列舉兩種方法。答案：1.重采樣：過采樣少數(shù)類（如SMOTE算法）或欠采樣多數(shù)類。2.代價敏感學習：調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重（欺詐樣本懲罰更高）。解析：-欺詐檢測中少數(shù)類（欺詐）更重要，需保證覆蓋率和業(yè)務敏感度。10.題目：某模型在訓練集上R2為0.95，但在測試集上為0.65。最可能的原因是什么？答案：模型過擬合解析：-訓練集表現(xiàn)遠好于測試集，說明模型記憶了噪聲數(shù)據(jù)。-金融領(lǐng)域需通過正則化、交叉驗證緩解過擬合。三、深度學習與自然語言處理（共5題，每題10分，總分50分）考察方向：BERT應用、模型調(diào)優(yōu)、NLP任務。地域/行業(yè)側(cè)重：中文客服、金融文本風控。11.題目：在中文情感分析中，BERT預訓練包含的語料是否足夠？為什么？答案：不完全足夠解析：-BERT預訓練依賴英文語料（如Wikipedia），中文需額外微調(diào)或結(jié)合專門的中文字料。-金融領(lǐng)域需補充行業(yè)文本（如財報、新聞）增強領(lǐng)域適應性。12.題目：如何評估BERT模型的泛化能力？答案：1.多任務遷移（如同時做情感分析+實體抽?。?。2.跨領(lǐng)域測試（如金融文本與電商文本）。3.動態(tài)更新（定期用新數(shù)據(jù)微調(diào)）。解析：-BERT需驗證在非預訓練任務和場景中的表現(xiàn)。13.題目：某保險理賠文本分類模型，如何處理“‘疫情導致無法理賠’”這類模糊語義？答案：1.擴展訓練集（增加模糊案例標注）。2.使用注意力機制（如Transformer）捕捉關(guān)鍵短語。3.增加規(guī)則層（如關(guān)鍵詞過濾）。解析：-NLP場景需結(jié)合符號和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。14.題目：對比BERT與GPT在金融問答系統(tǒng)中的優(yōu)劣？答案：-BERT：雙向編碼，適合抽取式問答（如“某產(chǎn)品利率多少”）。-GPT：單向預測，適合生成式問答（如“寫一封投訴信”）。-金融領(lǐng)域建議組合使用（BERT理解規(guī)則，GPT生成回復）。解析：-需根據(jù)業(yè)務場景選擇模型類型。15.題目：如何檢測金融文本中的虛假新聞（如“XX銀行降息100%””？答案：1.知識圖譜驗證（如實體關(guān)系是否合理）。2.多模態(tài)對比（結(jié)合圖片/視頻驗證）。3.時序異常檢測（歷史數(shù)據(jù)中無類似宣稱）。解析：-文本需結(jié)合外部知識判斷真實性，防詐騙類任務尤其重要。四、AI工程與部署（共5題，每題10分，總分50分）考察方向：MLOps、模型監(jiān)控、分布式訓練。地域/行業(yè)側(cè)重：北京/上海金融科技公司。16.題目：在銀行部署實時反欺詐模型時，如何平衡延遲與精度？答案：1.流式微批處理（如每秒處理100條數(shù)據(jù)）。2.閾值動態(tài)調(diào)整（低風險時放寬標準，高風險時收緊）。3.邊緣計算（部分模型推理下沉至網(wǎng)關(guān)）。解析：-金融交易需秒級響應，需犧牲部分精度換取速度。17.題目：如何設(shè)計模型版本管理策略？答案：1.Git-like系統(tǒng)（模型代碼、配置、參數(shù)版本化）。2.CI/CD流水線（自動測試、部署、回滾）。3.元數(shù)據(jù)記錄（版本變更日志、A/B測試結(jié)果）。解析：-金融領(lǐng)域監(jiān)管要求嚴格，需完整追溯變更歷史。18.題目：模型漂移如何檢測？答案：1.在線監(jiān)控（如特征分布變化）。2.統(tǒng)計檢驗（如KS檢驗差異）。3.反饋閉環(huán)（業(yè)務方上報異常時觸發(fā)重評估）。解析：-漂移會導致模型效果下降，需持續(xù)監(jiān)控。19.題目：在AWS上訓練BERT模型，如何優(yōu)化成本？答案：1.Spot實例（非核心任務使用低價實例）。2.彈性分