XAI 面经分享｜从模型解释到面试考察，全流程复盘
最近不少同学在准备 AI/ML 岗位的时候都会碰到 “XAI” 这个关键词。它在很多公司里已经不是“加分项”，而是“必备项”。这篇就来分享一下我自己面试 XAI 相关岗位（Machine Learning Engineer / Applied Scientist）的全过程，希望能帮到准备类似方向的同学。
岗位背景 & 面试流程
我面的是一家金融科技公司（FinTech）里的 Machine Learning Engineer，主要方向是风控模型的可解释性（model interpretability）。整个流程分四步：
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Recruiter Phone Screen
聊简历 + 项目亮点 + 为什么对可解释AI感兴趣。 -
Technical OA（在线测评）
一道建模 + 一道模型解释题。 -
Technical Interview（技术面）
深入讨论模型可解释方法 + 对业务的理解。 -
Hiring Manager Round
问项目落地经验和团队协作。
OA & 技术题回顾
题目 1：Model Interpretation in Credit Scoring
Given a trained XGBoost model predicting credit default probability, how would you explain the top features influencing the prediction for a given user?
思路上主要考察：
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熟悉 SHAP / LIME / Feature Importance。
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理解“局部可解释性”（local explanation）与“全局可解释性”（global explanation）的区别。
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能说清楚业务意义，比如“income-to-loan ratio” 越高 → default probability 越低。
我回答时提到：
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首先用
shap.TreeExplainer(model)来生成解释； -
然后通过
shap.force_plot()展示单个样本的正负贡献； -
最后结合业务逻辑解释 top features。
考官追问：“如果模型是深度神经网络怎么办？”
我补充了 Gradient SHAP / Integrated Gradients 等方法。
题目 2：Debug a Misleading Interpretation
A model shows that "number of previous loans" is the most important feature, but in reality, it’s due to data leakage. How would you detect and fix it?
这题是典型的 XAI陷阱题。考点在：
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是否理解可解释方法只是反映模型行为，而不是因果关系。
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如何验证数据特征间的独立性与信息泄漏。
我提到的解决方案包括：
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检查特征生成逻辑；
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使用时间分割验证；
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对 suspect feature 做 permutation importance 验证；
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同时用 PDP / ICE plots 辅助分析。
面试官非常满意，说这一题其实就是看 candidate 有没有把“可解释性”当成“科学分析过程”而不是炫技工具。
系统设计与讨论题
最后一轮中，考官让我设计一个可解释性分析系统：
“假如你要为一个风控模型搭建可解释平台，你会怎么设计架构？”
我从三个层面回答：
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数据层：原始数据 + 特征工程中间结果；
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模型层：模型版本管理 + 预测日志；
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解释层：SHAP / LIME 计算服务 + 可视化 Dashboard。
补充提到可解释性指标如 fidelity、stability、consistency，以及如何在 A/B test 中验证解释模块的有效性。
项目追问重点
在项目深挖部分，面试官非常喜欢问这类问题：
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你们的解释结果被业务方如何使用？
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模型解释结果有没有真正帮助决策？
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当解释性与性能冲突时，你怎么权衡？
我举了一个例子：我们曾用 SHAP 解释信用模型结果后，发现“工作年限”权重过高，和风控逻辑不符。于是和业务团队讨论，增加 feature filtering，使得模型更稳健也更合理。
准备建议
如果你也在准备 XAI 相关岗位，建议重点准备以下几块：
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熟悉主流方法： SHAP、LIME、Permutation、PDP、ICE、Integrated Gradients；
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了解可解释性指标： fidelity / stability / human interpretability；
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能讲项目落地案例： 不仅说工具，更说“怎么帮业务理解模型”；
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系统设计思维： 如何在 pipeline 中集成解释模块；
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对模型伦理/公平性有见解： 尤其是敏感特征处理。
很多同学其实在准备 XAI 面试时，最大的问题不是不会做题，而是讲不清楚逻辑。
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