AI 工程落地工程师(B2C 电商消费品方向)面试题集
—— 对标月薪 40K 高级/资深工程师,深度贴合电商业务实际场景
本套题目聚焦 B2C 电子商务消费品行业 的典型 AI 落地场景:智能搜索与推荐、AI 客服、内容生成、Agent 购物助手、促销峰值应对、虚假评论检测等。所有题目均要求候选人以 STAR(情境-任务-行动-结果) 框架作答,并配有深度追问,以区分纸上谈兵与实战经验。
一、基础部署与业务接入层
1. 大促期间推理服务的弹性伸缩
情境:你所负责的 AI 商品问答服务在双 11 当天流量为日常的 30 倍,需保证核心链路可用。
任务:设计一套弹性伸缩、优先级保障、自动降级的推理架构。
行动:
K8s HPA 基于 GPU 利用率与请求队列长度自动扩缩,提前预留 warm pod 减少冷启动。
网关层根据业务场景(商品详情、客服、后台运营)设置优先级队列,核心页面优先。
降级:当推理实例满载时,自动切换至轻量级缓存(相似问题匹配)或规则应答兜底。
监控:实时大盘展示 QPS、P99 延迟、错误率,触发阈值告警。