AI软件面试主要考察以下内容，综合多个权威信息源整理如下：

一、技术基础（20%-30%）

编程语言与技术栈

考察对Python、Java、C++等语言的掌握程度，以及数据结构、算法、深度学习等核心知识的运用能力。

机器学习/深度学习基础

包括常见算法（如线性回归、神经网络）、框架（如TensorFlow、PyTorch）及实际应用场景。

二、编程能力（20%-30%）

编码测试

通过在线平台（如LeetCode、HackerRank）完成算法题或设计模式实现，考察逻辑思维和动手能力。

代码质量

注重代码规范性（如PEP8）、注释清晰度及优化能力，部分题目可能涉及代码审查。

三、项目经验（20%-30%）

项目概述

需描述参与项目背景、个人职责及项目成果，重点突出技术贡献（如性能优化、架构设计）。

问题解决能力

通过案例分析，考察应对突发情况（如技术难题、团队冲突）的解决方案。

四、行为面试题（20%-30%）

STAR法则应用

四个维度：

情境：

描述问题背景

任务：明确目标

行动：具体执行步骤

结果：量化成果（如提升效率30%）

例如：“团队项目进度滞后时，通过甘特图重新规划任务，最终提前一周交付并获省级奖项”。

软技能考察

包括沟通能力、团队合作、抗压能力、学习能力等，通过行为描述判断匹配度。

五、其他注意事项

AI面试特点

客观性高，评分标准固定，减少主观偏见；

压力较大，需快速响应问题；

可能包含非语言评估（如肢体语言、面部表情）。

备考建议：

使用AI模拟面试工具（如智联招聘、猎聘）练习；

准备技术文档、项目案例及STAR模板。

通过以上维度综合评估，AI软件面试旨在筛选出技术扎实、问题解决能力强且适配岗位的候选人。