如果你还在用刷 leetcode方式来全面准备你的 AI 岗位面试，那你可能正在与一个一个心仪的 offer 擦肩而过。

哈喽，我是北美 Kevin，近期的话，我们团队分析了 2025 年北美 AI 岗位的面经报告，发现一个非常大的转变，就是算法题的重要性正在急剧下降，新的考核标准正在全面登场，包括 Meta 也已经引入了 Web CODING 作为一轮面试，这背后反映的其实是行业需求的根本变化。

当 AI 技术进入大规模的落地，企业更需要的是能够构建可靠系统理解业务场景的工程师。比如一个能设计高可用推荐系统的候选人，往往比只会解 leetcode 难题的候选人更受青睐。一个懂得平衡效果和成本的工程师才是团队真正需要的人才。那么面对这一变革，Kevin 建议大家可以从以下三个方面来准备你的面试。

第一就是系统设计能力形成了一个新的分水岭，现在的面试官更倾向于考察候选人如何设置一个完整的 AI 系统，比如说你如果你要在一个外卖平台，比如说Doordash上去部署一个推荐算法，你能否清晰地讲出从数据的采集、特征、处理、模型、服务到在线推理的全链路，以及在系统高峰期时，你会如何去做缓存、负载均衡和灰度发布。像这类问题在很多面试中已经取代了传统的纯算法题。

那第二就是业务理解能力决定了你的天花板能否准确地理解业务需求，并将它转换成一个技术方案。我觉得这个是已经区分普通候选人和优秀候选人的关键指标。那我举一个例子，比如说做广告推荐系统，如果一个人只是关心这个模型的 AUC，那也就是说我这个模型能够多准确地预测用户会不会点这个广告？那他在意的可能就是数字上的、算法上的一个先进和漂亮，但是另一个候选人他可能会想更远，比如说如果这一周公司他获取用户的成本涨了 20%，广告的预算其实是没有变的，那我是不是要考虑降低获客成本、调整出价策略，甚至说把推荐的重点从拉新变成了提高复购率，那么前者只关心了模型的表现，后者其实关心了模型它上线后能不能帮公司多赚钱少花钱，这就是区别。

第三个的话就是工程能力仍然是基础保障。比如面试中会问你上线了一个推理服务，怎么样去保证每天千万级请求下依然稳定响应、低延时？这其实就要考虑你是否去懂模型压缩、异步请求，还有容灾监测与日志系统，这些传统的工程素养其实成为 AI 岗位的硬通货，为了更好地适应这些面试的变化，我建议大家可以多找一些资深的从业者来交流请教经验，及时地去调整自己平时能力的积累方向，而不要只是埋头刷题哦。