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3.3. 面试

• 3.3.1. 方法论
  • STAR 面试法
    • 有效步骤
    • 问题举例
    • 理论依据
  • 行为面试法
  • 情景模拟法
  • 其他面试法
• 3.3.2. AI工程
  • 🧠 一、通用后端工程能力
    • 1. 系统设计与架构
    • 2. 编程能力
    • 3. DevOps / 工程化能力
  • 🤖 二、AI场景相关后端能力
    • 1. 模型服务化经验（关键）
    • 2. 数据流与异步处理
    • 3. 大模型服务生态理解（加分项）
  • 🧪 三、面试官提问建议（可分阶段）
    • 🔹 技术基础
    • 🔹 实战经验
    • 🔹 场景设计题
  • ✅ 四、面试官评估维度
  • 🧩 一、整体通用评估维度（适用于AI工程化）
  • 📦 二、分组件的面试要点
    • 1. AI平台/模型管理平台
    • 2. 数据标注系统
    • 4. Agent系统（如RAG Agent、数据分析助手）
  • ✅ 三、面试官行动建议
  • 范例
• 3.3.3. 工具

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