AIGC_Interview

AIGC 求职面试指南

📚 AIGC 求职面经、必备基础知识、提示词工程、大模型、提示词工程师、ChatGPT、Stable Diffusion、Prompt、Embedding、Fintune 等 AIGC 求职你所需要知道的一切~

持续更新中，欢迎分享求职经历、内推、工作机会等信息，欢迎共同编辑完善本项目，祝大家求职顺利~

目录

• AIGC 求职面试指南
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    • AIGC 应用开发
  • 2026 面试热点补充：Agent / MCP / Skills / 推理模型
  • AI 基础(算法方向)
    • GPT 论文
    • 深度学习入门「口袋书」
    • AI 基础(其他方向)
  • 开源与合作
    • 📜 协议
    • 🤝 合作
  • 致谢

前言

最近秋招，许多同学朋友都在焦虑找工作的事情，近年来经济下行，就业机会减少，找工作确实是一件不容易的事情。因为 AIGC 领域的火热，最近许多朋友向我咨询过提示词工程师这一职业的事宜，发现这方面求职的相关资料较少，系统性资料更是不多。由于一直关注 AIGC 领域，同时也在运营提示词社群的缘故，对这些方面的内容零零散散有些了解，因此将这些内容收集整理起来，以期能对正在求职的朋友有所帮助。

同时，也要说明，这个行业目前也存在诸多不确定性，并不是无脑推荐大家涌入这个行业，只是若你在求职时处处碰壁，可以考虑这方面的机会，目前来看，这是一个相对而言机会多一些的行业。

AIGC 算法方向前景争议不大，但是关于提示词工程师职业前景却存在诸多争议，关于提示词工程师的工作机会我很赞同下面的话：

时代给普通人的上升机会本就稀少，通过容易上手的“写提示词”技能作为“跳板”，进入行业之后再提升自己，“提示工程师”是非常好的路径。从可能会被消灭的“写提示词”型工程师，转变成真正掌握了算法优化、开发、落地部署的“提示工程”，那才是成功的转型。

面经

算法方向

• 我的大模型岗位面试总结：共24家，9个offer

• OpenAI，面试总结（非面经），挂了。

• 用Chatgpt复习算法工程师面试系列–AIGC算法篇

• 【LLM】大模型面试准备-2（题库整理篇）

• 分享俩挂得很彻底的挂经，xAI & 英伟达，

• 深度学习算法面试常见基础问题（2）AIGC相关问题

• 算法面试-深度学习基础面试题整理-AIGC相关（2023.9.01）

• 国内大模型公司，粗略面经+感受+一些包裹

• 2024届暑期实习蚂蚁一面面经（AIGC）

• AIGC算法工程师

• 手把手教你如何成为AIGC算法工程师（持续更新）

观点

• ChatGPT这么强，会影响NLPer的就业环境吗

提示词方向

• 5家大厂AIGC：百度&腾讯&科大讯飞&商汤&蚂蚁金服AI产品经理面经大汇总（已offer）
• Prompt 工程师指南 [高阶篇]：对抗性 Prompting、主动 prompt、ReAct、GraphPrompts、Multimodal CoT Prompting 等 Prompt 工程师需要掌握的高阶能力
• 「AI 提示词工程师」の 见解和经验分享
• 设计师的AIGC面试题，阁下如何应对？-（上篇）
• 6个常见的 AIGC 相关面试问题，范例答案来了！
• 字节AIGC产品经理真题面试｜全程高能

观点

关于提示词工程师职业，有许多不同的声音，收集各方文章供君参考

名称	简介	备注
实访用人单位：Prompt 工程师真是低门槛“香饽饽”？	相对来说，现在的 Prompt 工程师入门门槛，可能是历史最低值，是入行的好时机。Prompt 工程师并非一个“麻瓜”可以随便上手的工作，且未来可能越来越难。	-
Prompt 工程师指南 [高阶篇]：对抗性 Prompting、主动 prompt、ReAct、GraphPrompts、Multimodal CoT Prompting 等	Prompt 工程师需要掌握的高阶能力	-
年薪六位数，AI提示词工程师成为热门新职业	提示词工程师是「让新一代生成性人工智能应用程序（如 ChatGPT 或 Google Bard ）做人类想要让他们去做的事情」的专家。	-
大模型带火新职业，“会咒语的那群人”能走多远	ChatGPT等大模型的火爆带火了“提示词工程师”这个新职业。有人将“提示词工程师”称为“会咒语的那群人”。据了解，目前国内各大招聘平台上名为“Prompt 工程师”或“Prompt Engineer”的职位月薪大多在1.5万-6万元。尽管对于其是一个新职业还是临时工种还有不少争议，但不可否认的是，诸如提示词工程师一类的AIGC相关职业正在蓬勃发展。	-
不超过39k，AIGC美术人才薪资天花板怎么来的	根据厂商发布信息来看，AIGC岗位薪资基本在10k-30k左右。此外，像AIGC算法工程师，最高薪资甚至达到了百万级别。而这也与今年就业难的游戏行业常规招聘市场，形成了鲜明反差。	-
普通人转行“提示工程师”毫无意义	提示工程师（Prompt Engineer）职业祛魅指南。时代给普通人的上升机会本就稀少，通过容易上手的“写提示词”技能作为“跳板”，进入行业之后再提升自己，“提示工程师”是非常好的路径。	-
AIGC招聘实火还是虚火？	AI相关岗位招聘火热，高薪吸引众多求职者。但AI创业领域存在争议，部分被认为仅是蹭热点，真假机遇仍待鉴别。	-
6个月时间，百万年薪的提示词工程师光速失业	这是一场关于信息差的游戏，其中包含着迷茫与焦虑，激动与振奋。	-
请别造新词了，未来不会有什么Prompt工程师	与其说，懂 Prompt 是核心竞争力，不如说，沟通能力才是核心竞争力。	-
真实的 AIGC 就业现状：遭面试官鄙视，给一般的薪水干更多的活	铁打的打工人，流水的新风口。	-
慢一点儿招聘，提示工程师 Prompt Engineer这个岗位终将消失	Prompt engineering 提示工程是生成式 AI 的一个临时阶段。	-

学习资源

学习路径

待补充

AIGC 知识库

• 通往 AGI 之路
• LangGPT 结构化提示词
• 💡Learn Prompting
• ChatGPT 中文指南
• AIGCLink 开发者社区

文章

名称	简介	备注
AI Agents大爆发：软件2.0雏形初现，OpenAI的下一步	Lilian Weng 的个人博客文章，Lilian 现在是 OpenAI 的 Head of Safety Systems，之前还领导过 OpenAI 的 Applied AI 团队。AI Agent 被认为是 OpenAI 发力的下一个方向。OpenAI 的联合创始人 Andrej Karpathy 在近期的一次公开活动上提到“相比模型训练方法，OpenAI 内部目前更关注 Agent 领域的变化，每当有新的 AI Agents 论文出来的时候，内部都会很兴奋并且认真地讨论”，而在更早之前，Andrej 还评价 AutoGPT 是 Prompt Engineering 下一阶段的探索方向。	英文原文
《综述：全新大语言模型驱动的Agent》——4.5万字详细解读复旦NLP和米哈游最新Agent Survey	复旦NLP团队和米哈游一起出的《TITLE：The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》论文一个翻译版本，作者同时对部分内容进行了删繁就简，总结概括。	论文原文
LangChain Agents - Joining Tools and Chains with Decisions	LangChain Agents–将工具和任务链与决策结合起来	英文 Youtube 视频，LangChain 项目官方对预置的 agents 介绍。

提示词学习

名称	Stars	简介	备注
吴恩达《面向开发者的 ChatGPT 提示词工程》	-	DeepLearning.ai 创始人吴恩达与 OpenAI 开发者 Iza Fulford 联手推出了一门面向开发者的技术教程：《ChatGPT 提示工程》	《面向开发者的 ChatGPT 提示词工程》非官方版中英双语字幕 - 中文视频地址：面向开发者的 ChatGPT 提示词工程 - 英文原视频地址：ChatGPT Prompt Engineering for Developers
Prompt engineering techniques	-	微软官方教程,介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法，涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景等内容。	-
高质量导师提示词 Mr.-Ranedeer-AI-Tutor		A GPT-4 AI Tutor Prompt for customizable personalized learning experiences.	极具参考价值的提示词
结构化提示词 LangGPT		LangGPT: Empowering everyone to become a prompt expert!🚀 Structured Prompt，结构化提示词。	使用结构化方式写高质量提示词

官方教程

名称	Stars	简介	备注
GPT best practices	-	OpenAI 官方教程,使用 GPT 的最佳实践	-
openai-cookbook		Examples and guides for using the OpenAI API	OpenAI API 官方使用指南
openai-python		The OpenAI Python library provides convenient access to the OpenAI API from applications written in the Python language.	OpenAI python 接口
Best practices for prompt engineering with OpenAI API	-	OpenAI 官方教程,介绍了 Prompt 工程中最佳实践	-
Llama 入门指南	-	Meta 发布的关于 Llama 入门指南，里面包括了想要使用和训练Llama的所有内容，包括模型的微调、量化、提示工程、推理和测试一整个链路。	如果有一些基础想要微调Llama的可以看一下这个教程。

AIGC 应用开发

名称	Stars	简介	备注
LangChain 教程	-	-	吴恩达与 LangChain 开发者推出的教程，目前免费
LangChain 的中文入门教程		LangChain 的中文入门教程	gitbook地址：https://liaokong.gitbook.io/llm-kai-fa-jiao-cheng/
langchain-ChatGLM		langchain-ChatGLM, local knowledge based ChatGLM with langchain	基于本地知识库的 ChatGLM 问答
langchain		Building applications with LLMs through composability	开发自己的 ChatGPT 应用
langchain-aiplugin		-	langChain 插件
LangFlow		LangFlow is a UI for LangChain, designed with react-flow to provide an effortless way to experiment and prototype flows.	LangChain的一个UI
langchain-tutorials		Overview and tutorial of the LangChain Library	LangChain 教程
awesome-langchain		😎 Awesome list of tools and projects with the awesome LangChain framework.	LangChain Awesome 资源列表。
llm-books		-	利用LLM构建应用实践笔记

Agents 开发框架和工具

名称	Stars	简介	备注
langchain		Building applications with LLMs through composability	最知名应用最广泛的开发框架
Phidata		Build AI Assistants with memory, knowledge and tools.	轻量灵活的Agents 开发框架
Agently		AI Agent Application Development Framework.	少量代码即可构建AI代理原生应用
ollama		Get up and running with Llama 3, Mistral, Gemma, and other large language models.	大模型私有化本地部署神器

2026 面试热点补充：Agent / MCP / Skills / 推理模型

2026-08 更新。本仓库早期内容以 2023–2024 的提示词工程与 LangChain 为主；近两年岗位要求已明显转向 Agent 工程——面试官更关心你能否让模型"把活干完"，而不只是"写个好提示"。以下是当前高频考点与对应的学习资料。

高频考点速查

主题	面试常问	学习资料
推理模型与思考模式	R1/GRPO 为什么能用纯 RL 激发推理？思考模式下提示怎么写？reasoning_effort 怎么选？	DeepSeek-R1 论文、DeepSeek V4 思考模式提示技巧、OpenAI Reasoning best practices
MoE / MLA / 稀疏注意力	DeepSeek-V3/V4 架构：MLA 如何压 KV 缓存？无辅助损失负载均衡？DSA 稀疏注意力如何支撑 1M 上下文？	DeepSeek 技术文章合集
Agent 设计	ReAct / 规划-执行 / 反思循环；工具调用失败如何重试；上下文如何压缩（compaction）；子 Agent 何时拆分	Anthropic: Building effective agents、awesome-context-engineering
MCP	MCP 与 Function Calling 的区别；stdio / Streamable HTTP 传输；2026-07-28 无状态规范改了什么；如何做鉴权	Awesome-MCP-ZH、MCP 规范 2026-07-28
Agent Skills	SKILL.md 与渐进式披露；Skills 与 MCP、Prompt、RAG 的边界；如何评估技能质量与安全	agentskills.io、Claude Skills 指南
编程智能体 / Harness	Claude Code、Codex、deepseek-harness 的架构；Hook / 沙箱 / 审批策略；SWE-bench 类评测	Coding Agents 指南、deepseek-harness 架构文档
RAG 进阶	混合检索、重排、GraphRAG、长上下文 vs RAG 的取舍、评估指标（faithfulness / recall）	LLM 开发 RAG 指南
评测与可观测	如何给 Agent 做离线评测与线上追踪；LLM-as-judge 的坑；成本 / 延迟 / 缓存命中率	LMArena、Artificial Analysis
模型选型与成本	峰谷计费、上下文缓存、开源 vs 闭源、本地部署（vLLM / SGLang / llama.cpp）的硬件估算	DeepSeek 生态指南、Models.dev

准备建议

1. 做一个能跑的 Agent 项目：接一个真实 MCP 服务器、写一两个 Skill、加上评测脚本，比背八股更有说服力；用 DeepSeek-V4 或开源模型即可零成本完成。
2. 读 2–3 篇技术报告：DeepSeek-V3 / R1 / V4、Claude 的 Building effective agents，能讲清"为什么这样设计"。
3. 关注协议与标准：MCP、Agent Skills、A2A、AGENTS.md——2026 年大量岗位 JD 已直接点名。
4. 提示词岗位仍在，但要求变了：会写结构化提示（如 LangGPT）只是入门，还要会做评测集、A/B 与成本优化。

AI 基础(算法方向)

• 一文读懂ChatGPT模型原理
• ChatGPT/InstructGPT详解 ChatGPT和InstructGPT在模型结构，训练方式上都完全一致，即都使用了指示学习（Instruction Learning）和人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）来指导模型的训练。要搞懂ChatGPT，我们必须要先读懂InstructGPT。
• OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 整理的一份机器学习研究文章 「掌握了这些内容，你就了解了当前（人工智能领域） 90% 的重要内容。

GPT 论文

名称	简介	备注
Improving Language Understanding by Generative Pre-Training	Generative Pre-Training方法通过预训练语言模型和Fine-tuning微调，可以在多个自然语言理解任务上取得最新的最佳性能。 与其他自然语言处理方法和技术相比，Generative Pre-Training方法具有更好的泛化能力、更高的效率和更少的标记数据需求。	GPT-1 论文。有意思的是，GPT1的论文在投稿的时候并不是一帆风顺，甚至几番被拒稿并且从未被任何顶会接受。其中一个原因便是GPT1的模型在架构上几乎没有任何的创新。
Language Models are Unsupervised Multitask Learners	探索了更大规模的模型在ZERO-SHOT的情况下的表现，没有使用任何微调，仅靠预训练+提示+预测就在8/9个任务里达到了SOTA。	GPT-2 论文
Language Models are Few-Shot Learners	从一开始的大模型预训练的引导者，到后面转为在无适配的FEW-SHOT泛化能力方向的引导者。	GPT-3 论文
GPTV_System_Card	GPT Vision System Card。	GPT-4 多模态模型报告

论文解读：

• GPT系列论文阅读笔记
• GPTV 解读

深度学习入门「口袋书」

• PDF 下载

深度学习入门「口袋书」，作者是法国计算机视觉专家 François Fleuret，用130多页概括了深度学习的主要内容，简洁明了。这本小册子非常适合放在手边，在需要时快速回顾关键概念。小册子的插图、工具、代码等都非常简洁优美，一目了然。

AI 基础(其他方向)

• ChatGPT新手必看-基础篇：全面介绍ChatGPT领域的知识（值得收藏）
• 一文读懂ChatGPT模型原理

开源与合作

🔗 本项目为 EmbraceAGI 开源社区项目， EmbraceAGI 开源社区欢迎一切有志开源的朋友参与共创共建 AI 时代开源社区！

📜 协议

🔗 本项目使用 CC BY-NC-SA 4.0（知识共享-署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际） 协议开源。

🤝 合作

• [经验分享] 如果您已经有 AIGC 领域求职经验，欢迎您分享您的笔试、面试经验、职位需求等等相关经验
• [开源共建] 您可以通过下面几种方向参与开源共建
  • 共同编辑、维护本项目
  • 共建共创 EmbraceAGI 开源社区
• [工作机会] 若贵司有 AIGC 相关招聘、内推信息，欢迎在本项目发布

有意者请通过 PR， Issue 或者下面的方式联系我。

💌 联系

项目作者——云中江树，相关开源项目：

• 🔥 ChatGPT 中文指南（1w+ ⭐）
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• 📞 微信：1796060717 (添加请注明来意)
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致谢

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