Big TechのAI・ML面接準備を整理整頓して乗り切る方法

AIの面接準備は通常、混乱を招くものになります。古典的なLeetCodeの問題、PureなPyTorchでニューラルネットワークをゼロから書く能力、そしてシステム設計が必要です。さらに、面接官はLLMやマルチモーダルモデル、エージェントなど、常に最新のトピックについて質問してきます。

リポジトリは、開発者Alireza Dirさんの個人的なチートシートとして生まれました。この体系的なアプローチにより、2020年にMeta、Google、Amazon、Apple、Rokuから5つの内定を同時に獲得。2025年にはAmazonとAppleでAI Tech Leadのポジションに就き、同じ結果を再現しました。

ガイドの中身

リポジトリ全体は6つの主要章と、GenAI資料へのリンクを含む別セクションで構成されています。著者は2026年のトレンドに基づいて内容を更新し、Agentic AI、モデルのポストトレーニング、LLMアーキテクチャに焦点を当てています。

構成は以下の通りです：

1. General Coding（DSA）— アルゴリズムとデータ構造
2. ML Coding — 機械学習コードをゼロから書く
3. ML Fundamentals — 古典的なMLからTransformerまでの理論
4. ML/GenAI System Design — アーキテクチャとシステムの設計
5. Agentic AI Systems — 自律型エージェントとツール呼び出し
6. Behavioral Interviews — 行動面接の準備

コーディングとML理論

コーディングセクションは2つのパートに分かれています。通常のDSAはLeetCode形式のタスクで古典的な問題解決力をテストします。MLコーディングセクションでは、外部フレームワークなしで基本的なニューラルネットワークのコンポーネントを実装することが求められます。アテンションメカニズム、カスタム損失関数、シンプルなレイヤーなどをゼロから書けるようになっている必要があります。

理論ブロックでは、オプティマイザの数学や正則化から、Transformerにおけるアテンション、マルチモーダルアーキテクチャまで、基本的な概念がまとめられています。

システム設計とAIエージェント

システム設計は、中堅〜シニアエンジニアにとって最も困難なステージとなることが多いです。MLシステム設計セクションでは、スケーラブルなAIサービスを設計する方法を示しています。更新された教材は、コンテキストウィンドウの扱い、LLM向けデータパイプライン、イン推論レイテンシを削減する方法などをカバーしています。

Agentic AIに関する別章では、現在の現実を反映しています。エンジニアには、自律型エージェントの構築、外部関数呼び出しの整理、計画ロジックの管理などを理解することがますます求められています。

行動面接ステージ

大企業では、行動面接セクションで失敗すれば、技術的なハードスキルだけでは救われません。著者もこれに触れています。第6章では、FAANGで一般的に質問される質問例とともに、STAR法を用いた回答準備のフレームワークが紹介されています。

このリポジトリ誰が活用できるか

このプロジェクトは、国際的な企業や主要な国内企業で面接を計画しているAI/MLエンジニア、Applied Scientists、Tech Leadにとって有用です。

注目すべきは、このリポジトリは包括的な教科書というよりも、体系的な知識マップとして構成されているということです。一部のトピックは、外部記事のリンクや著者の簡単なメモとして紹介されています。それでも、準備計画や知識のギャップを見つけるためのチェックリストとして、このガイドは非常に効果的です。