Comment se préparer aux entretiens IA et ML dans les grandes entreprises tech sans avoir le chaos dans la tête
Se préparer aux entretiens d'IA se transforme généralement en chaos. Vous avez besoin du classique LeetCode, écrire des réseaux de neurones from scratch en PyTorch pur et de la conception de systèmes. De plus, les interviewers posent constamment des questions sur des sujets récents comme les LLMs, les modèles multimodaux ou les agents.
Le dépôt AIMLInterviews est né comme une antisèche personnelle du développeur Alireza Dir. En utilisant cette approche systématique, en 2020, il a reçu cinq offres simultanément — de Meta, Google, Amazon, Apple et Roku. En 2025, il a répété l'exploit, obtenant des postes de AI Tech Lead chez Amazon et Apple.
Ce qu'il y a à l'intérieur du guide
L'ensemble de la base est divisé en six chapitres principaux plus une section séparée avec des liens vers des ressources GenAI. L'auteur a mis à jour le contenu selon les tendances de 2026, en se concentrant sur l'IA Agentique, le post-entraînement des modèles et l'architecture des LLMs.
La structure se présente comme suit :
- Codage général (DSA) — algorithmes et structures de données.
- Codage ML — écrire du code ML from scratch.
- Fondamentaux ML — théorie du ML classique aux transformers.
- Conception de systèmes ML/GenAI — concevoir des architectures et des systèmes.
- Systèmes d'IA Agentique — agents autonomes et appels d'outils.
- Entretiens comportementaux — se préparer aux sections comportementales.
Codage et théorie ML
La section codage est divisée en deux parties. Les tests DSA réguliers évaluent la résolution classique de problèmes avec des exercices de style LeetCode. Dans la section codage ML, les candidats doivent implémenter des composants de base de réseaux de neurones en Python sans frameworks externes. Vous devez être capable d'écrire un mécanisme d'attention, une fonction de perte personnalisée ou une couche simple from scratch.
Dans le bloc théorie, l'auteur a rassemblé les concepts fondamentaux : des mathématiques des optimiseurs et de la régularisation à l'attention dans les transformers et aux architectures multimodales.
Conception de systèmes et agents IA
La conception de systèmes devient souvent l'étape la plus difficile pour les ingénieurs de niveau intermédiaire et senior. La section Conception de systèmes ML montre comment concevoir des services d'IA évolutifs. Les matériaux mis à jour couvrent le travail avec les fenêtres de contexte, les pipelines de données pour les LLMs et les méthodes pour réduire la latence d'inférence.
Un chapitre séparé sur l'IA Agentique reflète la réalité actuelle. Les ingénieurs doivent de plus en plus comprendre comment construire des agents autonomes, organiser les appels de fonctions externes et gérer la logique de planification.
Étape comportementale
Dans une grande entreprise, les compétences techniques ne vous sauveront pas si vous échouez à la section comportementale. L'auteur a également abordé ce sujet. Le chapitre six contient un cadre pour préparer des réponses en utilisant la méthode STAR avec des exemples de questions couramment posées chez les FAANG.
Qui bénéficiera de ce dépôt
Le projet est utile pour les ingénieurs IA/ML, les Applied Scientists et les Tech Leads qui préparent des entretiens dans des entreprises internationales ou des grandes entreprises nationales.
Il convient de noter que le dépôt est structuré davantage comme une carte de connaissances structurée que comme un manuel complet. Certains sujets sont présentés sous forme de liens vers des articles tiers ou de brèves notes de l'auteur. Néanmoins, comme plan de préparation ou liste de contrôle pour identifier les lacunes dans vos connaissances, ce guide fonctionne très bien.
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