本文主要针对大模型面试，强调项目真实性和个人解决问题的能力。文章指出，面试官主要考察简历项目的真实理解和独立解决问题的能力。建议面试者认真对待简历细节，项目描述要突出重点，主动展示思考和解决问题的过程。同时，要避免将自己描述成"纯工具人"，而应突出个人在项目中的实际贡献。文章最后强调，面试中"靠谱"比天赋更重要，鼓励面试者真诚、清晰地展示自己。
其实说是面试心得，也说来惭愧，我参加的面试确实不算很多。我是 26 届双非人工智能专业硕士生，不过自从去年七月份找到正式工作并参与实习以后，后面就基本没有继续大规模投递了。
之所以想写这篇东西，主要还是因为这段时间身边很多朋友都在找工作。大家平时会聊笔试、面试，也会把自己被问到的问题发给我看。
我看了以后，常常会有一种说不上来的感觉，就是有些同学其实并不差，项目也不算少，甚至技术栈也挺新，但是一到回答的时候，就会让人觉得"这个人好像没太想明白自己做了什么"。
所以我想了想，还是写一点自己的感受。可能不一定全面，毕竟我面得也不算特别多，也不是什么大厂面试专家，只能算是自己找实习、参与过一点面试、再加上平时和朋友交流后的一些个人理解。写下来，给有需要的人做个参考吧。
1、面试面的是啥？
按照我个人比较浅薄的理解，不管是研究生复试、实习面试，还是正式工作的求职面试，本质上考察的东西其实就两个大方向：
- 第一个，是你写在简历上的项目，到底是不是你真实做的，你对于这个项目有没有自己的理解。
- 第二个，是你这个人有没有独立解决问题的能力，能不能当一个靠谱、好用的螺丝钉，能不能在团队里把事情往前推。
这两个点听起来有点抽象，但实际上很多面试问题绕来绕去，最后考察的还是这个。
有些问题看起来像八股，实际上是在看你有没有基本功；有些问题看起来像在深挖项目，实际上是在看你是不是"简历工程师"；
还有些问题看起来是在闲聊，实际上是在观察你到底是不是一个靠谱的人，遇到问题会不会自己想办法推进，而不是永远等别人告诉你下一步该怎么做。
所以我后面写的很多内容，核心也都围绕这两个点展开。
2、对于项目的考察
说起来你可能不太相信，我在实习过程中其实还参与过正式员工的求职面试，是和我的 leader 一起。
因为我的 leader 不是 AI 出身，他更偏软件开发，所以在一些 AI 项目相关的问题上，我也会跟着一起听、一起问。
我们前后大概面过三位求职者，薪资范围差不多年包 30w 左右。说实话，那几次经历对我触动还挺大的，也让我对"什么样的回答会加分，什么样的表现会让人觉得不太靠谱"有了更直观的理解。
第一，很多人对自己的 AI 简历并不上心
这点其实挺让我意外的。很多求职者明明是想转 AI 应用、AI 开发，或者本身就在做相关方向，但是简历写得很随意，很多细节根本不注意。
比如一些很基础的名词会写得很乱：
- RAG 是很常见的 AI 应用项目，但有人会把 RAGFlow 写成 ragFlow，整篇简历里 RAG 和 rag 混用，Qwen 和 qwen 混用，模型名大小写不统一。
- 项目里既写了做了模型部署，却不写具体版本、量化方式、推理框架，甚至用了什么 embedding 模型、rerank 模型都不提。
可能有些人会觉得这只是小问题，面试官不会在意。但至少从我的感觉来说，这其实挺减分的。
因为简历是你给别人的第一印象，你连这些自己写上去的东西都不愿意认真检查一下，那别人很难相信你在实际做项目的时候会特别严谨。
尤其 AI 这个方向，本来就有很多专有名词、版本差异和细节依赖。你如果连表述都不准确，很容易让面试官第一反应就是：你到底是真的做过，还是只是拼凑过？
第二，项目描述不要写成一大段流水账
这一点我自己感触也很深。我一直觉得，不管是简历还是面试里的项目介绍，都不要让别人读得太累、听得太累。段落最好简单一点，重点要突出，必要的地方甚至可以加粗。
很多同学的简历看起来"内容很满"，但其实真正有价值的信息没几句，全淹没在大段表述里面了。
（1）项目考察本质上是在看匹配度
公司为什么招人？通常不是因为它单纯想做慈善，而是因为当前某个项目缺人、某个需求着急推进，或者未来一段时间准备发力某个方向。那它当然希望找到一个来了就能顶上去，至少能比较快进入状态的人。
所以你在回答项目的时候，重点不是把所有做过的细枝末节都背一遍，而是要让对方意识到：
- 这个项目确实是你做的；
- 你知道这个项目在解决什么问题；
- 你知道自己在里面承担了什么角色；
- 你遇到过什么问题，并且你是真的思考过、推进过、解决过。
（2）我比较不喜欢的一种回答方式
我举一个我自己参与面试时印象比较深的反面例子。
有一位求职者，简历非常充实，项目很多，上一家公司还是上市公司，背景看起来挺不错的。单看简历，甚至会让人有点期待。
但是在实际提问过程中，我发现他对自己的项目缺少比较独立的思考。比如我问到他做过的一个跳绳技术相关 AI 项目，问他为什么当时选了那个模型，他的回答大概是："leader 让我们用这个模型，所以就用了这个模型。"
这句话不能说错，有时候项目里确实是 leader 拍板决定的，大家都要服从安排。但问题是，你可以服从安排，不代表你不能有自己的理解。
如果你只停留在"别人让我怎么做，我就怎么做"，那在面试官眼里，你很容易变成一个只会执行、不会思考的人。尤其是对稍微高一点薪资或者稍微偏核心一点的岗位来说，这种印象并不好。
（3）我觉得更舒服一点的回答方式
其实一个相对更好的回答未必需要你说得多么花哨，它只是需要你体现出：你思考过。
比如你可以这么回答：
- 对于这个项目的模型选型，最开始确实是由经验比较丰富的开发人员推荐了模型 A，因为它在当时的业务场景里已经有一些落地经验。
- 但我们后续还是围绕模型 A 做了一些调研，也看了那段时间新出来的模型 B、C、D、E、F。
- 从我们的业务需求出发，像推理成本、部署复杂度、时延、中文能力、指令跟随能力这些方面，先排除掉了一部分不太适合当前场景的模型。
- 剩下几个模型我们做了比较粗略的测试，比如通过固定的一批业务数据去比较回答质量、延迟和资源占用。
- 最后还是选择了模型 A，不是因为它"老"，而是因为在我们当时的成本约束、部署条件和实际效果下，它反而是综合性价比最高的方案。
你看，这个回答未必有多惊艳，甚至某种程度上也有点模板化，但至少会比"leader 让我这么做的"强很多。
因为它会让人感觉到：这个人不是只在记结论，他知道这个结论是怎么来的。
（4）项目介绍时，最好主动扩展一点
我自己觉得，项目回答里一个很加分的点是：不要总等面试官追问，你可以主动把有价值的细节展开一点。
很多人的问题是，问一句答一句，像在做阅读理解。这样不能说不行，但给人的感觉比较被动。面试官会觉得，要想挖到一点信息，得靠他自己一点点往外掏。
而如果你能主动补充一些关键细节，尤其是那些能体现你思考、排障、推进能力的细节，整体观感会好很多。
我举个我自己的例子。
比如面试官让我介绍一个项目经历，我可能会主动提到，我在部署 RAGFlow 和 Dify 的时候，遇到过一个比较大的问题：两个 docker-compose 环境之间有冲突，最后导致服务之间无法互通。
后续我经过一系列排查，发现和公司使用的国产类 Linux 操作系统有关，最终更换成 Ubuntu 才解决。
这样一句话听起来很简单，好像就是"部署失败了，换个系统好了"。但如果只是这么说，其实工作量完全体现不出来。
真实情况是，我在这个过程中做了很多排查。
一开始我发现 ES 服务起不来，先去定位是不是资源问题、配置问题。后面发现是两边的命名空间有冲突。把命名空间冲突解决以后，问题还是没结束，两者仍然没法按照网上教程正常通信。
然后我继续排查，发现它们各自的 docker 网络环境不在一个网段。这个地方我的表述可能不一定专业严谨，大概意思就是二者网络层面本身没有通。我后面尝试做桥接、改配置，但还是不行。
期间 Dify 还有启动一段时间后直接崩溃的问题。这个问题我能定位到报错现象，但始终没法彻底解决。
后来我汇报给 leader，leader 又帮我找了一个有十多年经验的开发工程师一起看，也还是没能立刻搞定。
那个阶段其实挺难受的，因为你会发现网上很多常规方法都试过了。搜索引擎搜了，GitHub issue 翻了，AI 搜索也问了，能找到的信息都很有限，至少没有一个能直接解决我们这个场景的方案。
后来我就开始怀疑，是不是操作系统本身的问题。然后我在自己的 PC 上用 WSL 装了一个 Ubuntu 子系统，先做了一个初步验证，结果发现确实能通。
再后面 leader 帮我协调了一台空服务器，我把相关环境和内容整理打包，把新服务器刷成 Ubuntu，重新部署，最后这个问题就解决了。
事情到这里其实还没完。因为我不太希望这个坑以后别人再踩一遍，所以后面我还顺手整理了一份比较傻瓜式的部署手册，把相关镜像也打包传到内网 FTP 服务器上，方便后续同事部署。
你看，这样讲完以后，面试官听到的就不再只是"我部署过 RAGFlow 和 Dify"，而是：
- 你真的部署过；
- 你遇到过复杂问题；
- 你有排查路径；
- 你不是只会卡住以后原地等人；
- 你最后不仅解决了问题，还把过程沉淀成了文档和资产。
这个观感差距其实是很大的。我自己当时找工作的时候，类似的问题我确实就是这么展开说的，最后也拿到了还不错的 offer。
所以从我个人感受来说，项目不是不能吹一点，而是你要吹得像真的，最好也真的是你做过的。
3、能否主动解决问题
我感觉这一块其实比项目本身还重要。
因为很多项目，尤其是校内项目、比赛项目，甚至部分实习项目，说到底都未必复杂到哪里去。
真正能把人区分开的，很多时候不是"你做过什么特别牛的项目"，而是你在项目推进过程中，遇到问题时到底是什么反应。
有些人一遇到问题，第一反应就是：
- 这个报错我没见过；
- 网上搜不到；
- 那我就没办法了；
- 等 leader 来看吧；
- 等同事来救吧。
但企业其实不太喜欢这种人。不是说不能求助，谁都会求助，尤其刚入职或者实习的时候，不会的东西太多了，很正常。
问题在于，你求助之前有没有做过基本的排查，有没有形成自己的判断，有没有把信息整理清楚。
面试官很多时候并不是要求你必须独立解决所有问题，而是想看你是不是一个可以被培养、可以被信任、出了问题会主动往前拱的人。
（1）什么叫"主动解决问题"？
我自己的理解是，至少有下面几个表现：
第一，你遇到问题的时候，不是马上放弃，而是会先自己分析一下。
哪怕最后没解决，你至少知道自己试过哪些方向，排除了哪些可能。
第二，你会记录过程。
比如有哪些报错，改过哪些配置，在哪一步出现了变化，最终结论是什么。这个东西其实特别重要，因为团队协作里最怕的就是"我弄过了，但是我也说不清我怎么弄的"。
第三，你知道什么时候该求助。
不是死磕到天荒地老，也不是一出问题就甩手。比较好的状态是：你先自己推进一段，形成一个相对清楚的问题描述，再去找别人。这样别人帮你也会轻松很多，也会更愿意帮你。
第四，你解决完以后，最好还能留点东西。
这个"留点东西"可能是文档、脚本、自动化流程、注意事项，甚至只是一个给后人避坑的记录。这个习惯真的很加分，因为它意味着你不是只顾自己把活做完，而是有团队协作意识。
（2）面试里怎么体现这个能力？
其实也很简单，不一定非要说什么特别大的功劳。你只要把一个你真实处理过的问题讲清楚，就已经很够用了。
比如你可以按这个逻辑讲：
- 背景是什么：这个问题出现在什么项目、什么阶段，对业务有什么影响。
- 现象是什么：具体报错、具体异常、具体不符合预期的地方是什么。
- 你怎么排查的：先怀疑了什么，验证了什么，排除了什么。
- 最后怎么解决的：是你自己解决的，还是你推动别人一起解决的。
- 你有什么复盘：后来有没有沉淀文档、优化流程，或者下次怎么避免。
这个逻辑其实很朴素，但很有效。因为面试官听完以后，能大概判断出你这个人的做事方式。
（3）不要把自己说成"纯工具人"
有些同学在面试里会特别习惯性地弱化自己，比如：
- 这个不是我主导的；
- 这个主要是 leader 决定的；
- 这个我只是打杂；
- 这个我只是帮忙部署一下；
- 这个我只是调了几个参数。
我能理解这种说法背后的心态，很多人是怕吹过头，怕被追问。但问题是，你如果一上来就把自己说成一个彻底边缘的人，那面试官也很难给你高评价。
其实更好的方式不是夸大，而是把你真实做的那部分价值讲出来。
比如"我只是帮忙部署"，你可以换成：在这个项目里，我主要负责环境搭建和服务联调，这部分虽然不是算法本身，但它直接影响了后续研发能不能顺利开展。部署过程中我处理了若干兼容性和网络问题，也把环境方案整理成了标准化文档。
这样说就会好很多。不是胡吹，而是把你做的事放在项目全局里说明白。
（4）一些例子
其实也不是多么值得说道，里面多少也有点"包装自己"的成分。但说句实话，大家都在包装，你完全不包装，最后吃亏的还是你自己。
我这里说的包装，不是让你瞎编，不是让你把别人的项目说成自己的，也不是让你把没做过的东西硬写上去。那种东西一旦被问穿，反而更难看。
我说的包装，更接近于：你要学会把自己真实做过的事情，按照更有逻辑、更有重点、更能体现价值的方式表达出来。
很多同学不是能力差，而是太不会说。自己明明做了不少事，但一讲出来就变成：
- 跑了一下模型；
- 调了一下参数；
- 搭了一下环境；
- 写了几个接口；
- 做了点测试。
这样讲，谁听都觉得没什么含金量。但同样一件事，你如果能把业务背景、技术难点、你的思考过程和结果价值讲清楚，效果完全不一样。
再比如说，做 RAG 项目，很多人简历上都写：基于大模型构建企业知识库问答系统，实现文档解析、向量检索和答案生成。
这句话不能说错，但实在太泛了，泛到谁都能写。你稍微具体一点，可能就会好很多。
比如：基于业务资料构建企业内部知识问答系统，负责文档清洗、分块策略设计、向量检索链路搭建和效果调优。针对原始方案中召回不稳定、回答幻觉较明显的问题，尝试通过优化 chunk 策略、补充 rerank、调整 prompt 模板等方式提升回答质量。
你看，还是那个项目，但一下子就像是你真的做过一样，因为里面有过程，有问题，有动作，也有结果。
所以我个人感觉，面试前真的很有必要把自己的项目拿出来，一条一条重新梳理。
不是为了背稿子，而是为了问自己几个问题：
- 这个项目到底解决了什么问题？
- 为什么要这么做？
- 我在里面具体做了什么？
- 最难的问题是什么？
- 为什么这么选型？
- 如果重来一次，我会怎么改？
你把这些问题想明白，面试的时候自然就不会那么虚。
最后
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3、这些资料真的有用吗？
这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球'强劲表现者'认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇 ，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
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