Cómo Prepararte para Entrevistas de IA y ML en Big Tech Sin Caos en Tu Cabeza
Prepararse para entrevistas de IA generalmente se convierte en caos. Necesitas LeetCode clásico, escribir redes neuronales desde cero en PyTorch puro, y diseño de sistemas. Además, los entrevistadores constantemente preguntan sobre cosas nuevas como LLMs, modelos multimodales o agentes.
El repositorio AIMLInterviews nació como la hoja de referencia personal del desarrollador Alireza Dir. Usando este enfoque sistemático, en 2020 recibió cinco ofertas simultáneamente — de Meta, Google, Amazon, Apple y Roku. En 2025 repitió el resultado, obteniendo posiciones de AI Tech Lead en Amazon y Apple.
Qué Contiene la Guía
Toda la base se divide en seis capítulos principales más una sección separada con enlaces a materiales de GenAI. El autor actualizó el contenido basándose en tendencias de 2026, enfocándose en Agentic AI, post-entrenamiento de modelos y arquitectura de LLM.
La estructura se ve así:
- Codificación General (DSA) — algoritmos y estructuras de datos.
- Codificación ML — escribir código ML desde cero.
- Fundamentos de ML — teoría desde ML clásico hasta transformers.
- Diseño de Sistemas ML/GenAI — diseñar arquitecturas y sistemas.
- Sistemas de IA Agéntica — agentes autónomos y llamadas a herramientas.
- Entrevistas Conductuales — prepararse para secciones conductuales.
Codificación y Teoría de ML
La sección de codificación se divide en dos partes. El DSA regular evalúa la resolución clásica de problemas con tareas estilo LeetCode. En la sección de codificación ML, se espera que los candidatos implementen componentes básicos de redes neuronales en Python sin marcos externos. Deberías poder escribir un mecanismo de atención, una función de pérdida personalizada o una capa simple desde cero.
En el bloque de teoría, el autor recopiló conceptos fundamentales: desde la matemática de optimizadores y regularización hasta la atención en transformers y arquitecturas multimodales.
Diseño de Sistemas y Agentes de IA
El diseño de sistemas frecuentemente se convierte en la etapa más desafiante para ingenieros de nivel medio y senior. La sección de Diseño de Sistemas ML muestra cómo diseñar servicios de IA escalables. Los materiales actualizados cubren el trabajo con ventanas de contexto, pipelines de datos para LLMs y formas de reducir la latencia de inferencia.
Un capítulo separado sobre IA Agéntica refleja la realidad actual. Cada vez se requiere más que los ingenieros entiendan cómo construir agentes autónomos, organizar llamadas a funciones externas y gestionar la lógica de planificación.
Etapa Conductual
En una corporación grande, las habilidades técnicas duras no te salvarán si fallas la sección conductual. El autor también tocó este tema. El capítulo seis contiene un marco para preparar respuestas usando el método STAR con ejemplos de preguntas comúnmente hechas en FAANG.
Quién Se Beneficiará de Este Repositorio
El proyecto es útil para ingenieros de IA/ML, Científicos Aplicados y Tech Leads que planean entrevistas en empresas internacionales o corporaciones nacionales importantes.
Vale la pena señalar que el repositorio está estructurado más como un mapa de conocimiento estructurado que como un libro de texto completo. Algunos temas se presentan como enlaces a artículos de terceros o notas breves del autor. Sin embargo, como plan de preparación o lista de verificación para encontrar lagunas en tu conocimiento, esta guía funciona muy bien.
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