3、能力要求与面试趋势

3.1 技术深度与工程能力

2025年大模型面试对候选人【技术深度】的要求达到了新高度，单纯调用API或使用现成框架已经不足以通过顶尖企业的技术面试。候选人需要展示对底层原理的深刻理解和解决复杂工程问题的能力。

【底层原理掌握】一线企业如腾讯、京东方等在面试中会深入考察候选人对【底层机制】的理解程度。例如，可能会要求候选人手写Transformer层的CUDA实现，或者解释Flash Attention如何利用GPU SRAM提升计算效率。这种考察不仅测试候选人的理论知识，还评估其将理论转化为高效代码的能力。面试官越来越关注候选人对【计算硬件】的理解，如GPU架构、内存层次结构、通信总线（NVLink、PCIe）等对模型训练和推理性能的影响。

【工程实现能力】大模型岗位不再局限于算法设计，而是要求候选人具备【端到端】的系统实现能力。这包括数据预处理、模型训练、推理部署、监控维护等全链路技能。候选人需要展示在真实项目中处理【工程挑战】的经验，如OOM（内存溢出）问题的调试、训练不稳定性的解决、推理延迟的优化等。面试官可能会提供具体的业务场景（如千万DAU的AIGC系统），要求候选人设计技术架构并进行资源评估。

【性能优化技巧】随着模型规模的不断扩大和业务场景的日益复杂，性能优化能力成为【关键筛选标准】。候选人需要掌握多种优化技术，如混合精度训练（AMP）、算子融合（Kernel Fusion）、梯度累积等。面试官可能会考察候选人对【计算效率指标】（如FLOPs、MFU、HFU）的理解和应用能力。高级岗位面试还可能涉及模型轻量化技术在边缘设备上的应用，如移动端大模型部署的挑战和解决方案。

3.2 解决方案设计与业务洞察

2025年大模型面试的一个显著变化是从【纯技术考察】向【解决方案设计能力】评估转变。企业越来越重视候选人将技术能力转化为业务价值的能力，要求其具备深厚的业务洞察和商业化思维。

【业务场景拆解】头部企业如腾讯在面试中会提供【真实的业务场景】，要求候选人设计端到端的解决方案。例如，"如何为零售企业设计多模态客服系统"或"如何为金融机构设计RAG增强的风控系统"。这类问题考察候选人的业务理解能力、技术选型能力和系统设计能力。候选人需要展示结构化思维，从需求分析、技术方案、资源评估、风险控制等多个维度展开论述。

【成本效益分析】大模型项目的【商业化落地】能力成为核心考察点。候选人需要掌握全周期成本模型（训练成本、推理成本、维护成本）的构建方法，并能够进行ROI计算。面试官可能会要求候选人对比不同技术方案（如全参数微调vs LoRA、自建模型vs API调用）的成本效益，并给出最优建议。这种考察反映了企业对大模型项目盈利能力和规模化能力的关注。

【跨领域知识应用】2025年面试中对候选人【知识广度】的要求明显提高。候选人需要了解大模型在垂直行业（如金融、医疗、能源、制造）的应用特点和挑战。例如，能源企业的面试可能会考察大模型在油气勘探、管网优化等场景的应用。医疗健康企业的面试可能会关注大模型在诊断辅助、药物发现等领域的合规要求和实现路径。

3.3 2025年面试新趋势

大模型技术飞速发展，面试趋势也在不断演变。2025年的面试呈现出以下几个明显的新趋势，候选人需要有针对性地准备才能脱颖而出。

【从算法能力到架构能力】面试重点从单一的算法理解转向【系统架构设计】能力。候选人需要展示对大规模AI系统架构的掌握，包括负载均衡、容灾设计、可扩展性等。面试官可能会考察候选人对不同技术栈（如HuggingFace、DeepSpeed、Megatron）的整合能力，以及在高并发场景下的系统优化经验。

【从开源到自研】随着企业加大自研大模型的投入，面试中对【自研经验】的重视程度显著提高。候选人如果有自研模型或深度修改开源模型的经验，将会获得额外加分。面试官可能会深入询问候选人在模型架构创新、训练策略优化、数据体系建设等方面的实际贡献。

【从技术到合规】随着AI监管的加强，【合规与安全】成为面试的必要考察点。候选人需要了解AI伦理原则、数据隐私法规（如个人信息保护法）、内容安全要求等。面试官可能会考察候选人在项目中实施安全措施的经验，如内容过滤、偏见缓解、可解释性提升等。腾讯等企业的面试中，伦理合规占比已达20%，成为【一票否决项】。