AI工程师面试攻略第六篇：MLOps工程实践

系列导读：本文是「AI 求职面试实战」系列第6期。前5期我们覆盖了 ML 理论、算法题、Deep Learning、大模型和系统设计，本期聚焦 AI 工程师最常被考察的工程能力。

本期内容：MLOps 全流程、模型部署、推理优化、分布式训练、K8s 部署、CI/CD pipeline。

面试官问：描述一个完整的 ML 项目生命周期。

✅ 回答：

Stage 1：问题定义（Business Understanding） - 明确业务目标："提升推荐 CTR 5%" - 定义评估指标："离线 AUC + 在线 CTR 实验"

Stage 2：数据管道（Data Pipeline） - 数据