大型科技公司AI和ML面试备考指南：告别混乱，有条不紊

准备AI面试通常会变成一团乱麻。你需要刷LeetCode、用纯PyTorch从零编写神经网络，还要准备系统设计。更别提面试官还会不断问到LLM、多模态模型或Agent等新鲜内容。

这个代码库 AIMLInterviews 起源于开发者Alireza Dir的个人速查表。使用这套系统方法，2020年他同时收到了五家offer——Meta、Google、Amazon、Apple和Roku。2025年他再次达成这一成绩，拿到了Amazon和Apple的AI技术主管职位。

指南内容一览

整个知识库分为六个主要章节，外加一个GenAI资料链接专区。作者根据2026年趋势更新了内容，重点关注Agentic AI、模型后训练和LLM架构。

结构如下：

1. 通用编程（DSA）——算法与数据结构。
2. ML编程——从零实现ML代码。
3. ML基础理论——从经典ML到Transformer的理论知识。
4. ML/GenAI系统设计——架构与系统设计。
5. Agentic AI系统——自主Agent与工具调用。
6. 行为面试——准备行为面试环节。

编程与ML理论

编程部分分为两个模块。常规DSA测试经典的LeetCode风格解题能力。ML编程模块则要求候选人在不使用外部框架的情况下，用Python从零实现基础神经网络组件。你需要能够手写注意力机制、自定义损失函数或简单的网络层。

理论模块则涵盖了基础概念：从优化器数学原理、正则化技术，到Transformer注意力机制和多模态架构。

系统设计与AI Agent

系统设计往往是中高级工程师最具挑战性的环节。ML系统设计部分展示了如何设计可扩展的AI服务。更新后的资料涵盖了上下文窗口处理、LLM数据管道以及降低推理延迟的方法。

Agentic AI的独立章节反映了当前行业现实。工程师越来越需要理解如何构建自主Agent、组织外部函数调用以及管理规划逻辑。

行为面试环节

在大公司里，技术硬实力无法弥补行为面试的失败。作者也涉及了这部分内容。第六章包含使用STAR法准备答案的框架，以及FAANG常见行为面试问题示例。

谁适合使用这个代码库

该项目适合计划在国际公司或大型国内企业面试的AI/ML工程师、应用科学家和技术主管。

值得注意的是，这个代码库更像是一份结构化的知识地图，而非详尽的教科书。有些主题以第三方文章链接或作者简注的形式呈现。不过作为备考计划或查漏补缺的检查清单，这份指南非常实用。