AI系统设计面试¶
⚠️ 时效性说明：本章涉及前沿模型/价格/榜单等信息，可能随版本快速变化；请以论文原文、官方发布页和 API 文档为准。
算法岗常见环节 适合目标：AI算法工程师(系统设计+ML设计轮)
📖 章节目录¶
| 序号 | 章节 | 内容 | 学时 |
|---|---|---|---|
| 01 | AI系统设计面试指南 | 方法论+10题详解+核心组件+模拟面试 | 16h |
| 02 | RAG系统设计深入 | 生产级RAG架构、分块/检索/Rerank策略、幻觉控制、Agentic RAG | 8h |
| 03 | 多Agent系统设计 | 架构模式(管道/层级/辩论)、通信/状态/错误处理、实战设计 | 6h |
| 04 | LLM推理服务架构设计 | PagedAttention、Continuous Batching、投机解码、成本优化 | 6h |
| 05 | 多模态AI系统设计 | 内容理解系统、端侧AI(大疆方向)、模态融合策略 | 6h |
| 06 | 大模型训练平台设计 | 3D并行、DeepSpeed ZeRO、故障恢复、性能估算 | 6h |
| 07 | AI系统设计高频追问与深度题 | 模型选择/数据/评估/成本/Agent平台等追问 | 4h |
总学时：约52小时
🎯 学习目标¶
- 掌握AI-RESHADED系统设计面试框架
- 能在45分钟内完成推荐/搜索/RAG/LLM服务等系统设计
- 理解Feature Store/推理服务/训练平台/监控的设计要点
- 掌握生产级RAG系统的全链路设计与优化
- 理解Multi-Agent系统的架构模式及生产化要点
- 掌握LLM推理服务的核心优化技术(PagedAttention/Continuous Batching/投机解码)
- 理解多模态AI系统设计(包括端侧部署场景)
- 了解大模型训练平台的分布式并行策略与故障恢复
- 能够应对面试中的深度追问(成本/扩展/评估/ROI)
📎 相关教程¶
- 系统设计 — 通用系统设计基础
- 推荐系统 — 推荐系统深入学习
- MLOps与AI工程化 — 生产化部署
最后更新日期：2026-02-15 适用版本：AI系统设计面试教程 v2026