Как подготовиться к собеседованию по AI и ML в Big Tech без хаоса в голове
Подготовка к собеседованиям в сфере искусственного интеллекта обычно превращается в хаос. Нужен и классический LeetCode, и написание нейросетей на чистом PyTorch, и системный дизайн. Вдобавок к этому интервьюеры постоянно спрашивают про свежие штуки вроде LLM, мультимодальных моделей или агентов.
Репозиторий AIMLInterviews родился как личная шпаргалка разработчика Алирезы Дира (Alireza Dir). Применяя этот системный подход, в 2020 году он получил пять офферов одновременно — от Meta, Google, Amazon, Apple и Roku. В 2025 году он повторил результат, затащив позиции AI Tech Lead в Amazon и Apple.
Что внутри гайда
Вся база разбита на шесть основных глав плюс отдельный раздел со ссылками на материалы по GenAI. Автор обновил контент с учетом трендов 2026 года, сделав упор на Agentic AI, постобучение моделей и архитектуру LLM.
Структура выглядит следующим образом:
- General Coding (DSA) — алгоритмы и структуры данных.
- ML Coding — написание ML-кода с нуля.
- ML Fundamentals — теория от классического ML до трансформаторов.
- ML/GenAI System Design — проектирование архитектур и систем.
- Agentic AI Systems — автономные агенты и вызов инструментов.
- Behavioral Interviews — подготовка к поведенческим секциям.
Кодинг и теория ML
Раздел кодинга поделен на две части. Обычный DSA проверяет классическое мышление по задачам с LeetCode. На секции ML-кодинга от кандидата ждут реализации базовых компонентов нейросетей на Python без сторонних фреймворков. Вы должны уметь написать механизм attention, кастомный лосс или простейший слой вручную.
В теоретическом блоке автор собрал базовые концепции: от математики оптимизаторов и регуляризации до работы внимания в транформерах и мультимодальных архитектурах.
Системный дизайн и AI-агенты
Системный дизайн часто становится самым сложным этапом для мидлов и синьоров. Раздел про ML System Design показывает, как проектировать масштабируемые AI-сервисы. В обновленных материалах разбирают работу с контекстным окном, пайплайны данных для LLM и способы снижения задержек при инференсе.
Отдельная глава про Agentic AI отражает текущую реальность. От инженера всё чаще требуют понимания, как строить автономных агентов, организовывать вызов внешних функций и управлять логикой планирования.
Поведенческий этап
В крупной корпорации технический хард-скилл не спасет, если провалить поведенческую секцию. Автор затронул и этот момент. В шестой главе собран фреймворк подготовки ответов по методу STAR с примерами вопросов, которые часто задают в FAANG.
Кому пригодится репозиторий
Проект полезен AI/ML-инженерам, Applied Scientists и Tech Lead'ам, планирующим собеседования в международные компании или крупные отечественные корпорации.
Стоит учитывать, что репозиторий устроен скорее как структурированная карта знаний, чем как исчерпывающий учебник. Некоторые темы представлены ссылками на сторонние статьи или краткие заметки автора. Тем не менее, как план подготовки или чек-лист для поиска пробелов в знаниях, этот гайд отрабатывает отлично.
