AI_Engineer_Interview_Prep
MAANG 级 AI 工程师面试题库，811+ 道题目覆盖 LLM、RAG、Agent、微调、评估、部署全链路
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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
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MAANG 级 AI 工程师面试题库，811+ 道题目覆盖 LLM、RAG、Agent、微调、评估、部署全链路
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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
地址: https://github.com/JoshithReddyAleti/AI_Engineer_Interview_Prep
⭐: 108 | Fork: 19 | 类型: 纯文档（Markdown）
2025 年，AI 工程师的求职市场正在经历一场剧烈分化。
一边是大量"能用 LangChain 搭个 RAG pipeline"的候选人，简历高度同质化，在海投中石沉大海；另一边，真正稀缺的是能在生产环境中把 AI 系统做稳、做快、做合规的专精人才——evals 专家、微调工程师、推理优化师、RAG 架构师、Observability 工程师。
这种分化在面试中体现得淋漓尽致。面试官不再问"你用过什么框架"，而是问："你在 50K 文档语料上将幻觉率从 34% 降到了 8%，是怎么做到的？""你的多 Provider LLM Gateway 怎么做到 OpenAI 宕机时零停机的？"
Joshith Reddy Aleti 显然观察到了这个趋势。他从 2025 年开始，在 LinkedIn 上连载 AI Engineering Roadmap 2026 周刊，每一期配套一个 GitHub 仓库，主题覆盖从 LLM 基础原理到生产级部署的全链路。这个面试备战仓库，就是整条学习路径的"最后一公里"——把知识转化为面试表达能力。
这不是一门课程，而是一份MAANG 级 AI 工程师面试的完整题库。
整个仓库按周划分，每周对应 AI Engineering Roadmap 2026 周刊的一期，包含四个标准化文件：
| 文件类型 | 考察维度 | 示例问题方向 |
|---|---|---|
01_Deep_Conceptual_Questions.md | 理论与直觉 | "为什么 Transformer 用 Softmax 而不是 ReLU？" |
02_Technical_Coding_Questions.md | 编码与调试 | 实现一个 KV Cache、调试 embedding drift |
03_System_Design_Questions.md | 系统设计 | "设计一个日处理 10 亿 token 的 RAG 系统" |
04_Behavioral_Scenario_Questions.md | 行为场景 | "模型悄悄更新了版本，你如何在 4 小时内发现？" |
从第 11 周开始额外增加 05_Terminology_Differentiation.md，专门区分容易混淆的 AI 术语——这恰恰是 MAANG 面试官最爱深挖的地方。
题量分布一览：
总计超过 811 道面试题，覆盖 LLM 基础、Python、RAG、Agent、Fine-tuning、评估、生产部署、可观测性等 AI 工程全链路。
这类题目的价值不在于标准答案，而在于它揭示了面试官评判候选人的真正标准。以 Week 1 的 LLM 基础题为例：
"Attention 机制的时间复杂度是 O(n²d)，解释为什么它不能被更高效的近似替代？"
这道题考察的并非记忆能力，而是候选人对精度与效率之间权衡的直觉。答得好的人会从推理质量、训练稳定性、硬件亲和性三个维度展开；只背了公式的人，会在这里卡壳。
每一道深度概念题都有"What the interviewer is really testing"注释，揭示题目背后的考察意图，这是整个仓库最有价值的部分。
Week 4 的端到端 AI 项目题和 Week 10 的生产部署题，难度直接对标 MAANG Staff/Principal 级别面试：
"设计一个企业级 RAG 系统，要求：日处理 10 亿 token、99.9% 可用性、支持多租户、幻觉率 < 5%、P99 延迟 < 2 秒。"
这类题目没有标准答案，考察的是候选人对分布式系统、成本控制、模型能力边界的全局理解。Joshith 的题库会要求你给出具体的 embedding 模型选型、分块策略、向量数据库选型（Chroma / Pinecone / Qdrant）、缓存层设计以及监控方案——不是泛泛而谈，而是给出量化指标。
70+ 道跨领域题目是整个仓库的点睛之笔。它不按周组织，而是按主题横向切分：高级 RAG 变体、Embedding 选择、向量数据库对比、Agent 多智能体架构、MCP（Model Context Protocol）、推理优化、Enterprise GenAI 安全……
这些题目之所以难准备，是因为它们横跨多个技术领域，需要候选人有"端到端视角"。这也是为什么 Joshith 在 README 中特别强调："能说清楚端到端 AI 系统设计和权衡的工程师，是市场最稀缺的人才。"
不要按顺序刷题。Joshith 建议从自己最薄弱的模块开始，每周的内容相对独立：
每个 Week 都有对应的独立 GitHub 仓库，深入讲解该主题：
这意味着这套面试题不是孤立的题库，而是和实际编码练习结合的学习体系。
每个问题都标注了难度等级：
| 难度 | 对应职级 | 考察重点 |
|---|---|---|
| ⭐ | 初级 / 应届生 | 基础知识与概念理解 |
| ⭐⭐ | 中级 | 应用知识与问题解决 |
| ⭐⭐⭐ | 高级 | 架构设计与权衡取舍 |
| ⭐⭐⭐⭐ | Staff+ / MAANG 级 | 深度专业能力 + 系统思维 |
Joshith 的这套内容反映了一个真实的市场信号：AI 工程师的面试标准已经根本性改变了。
2023-2024 年，"会用 LangChain/Vercel AI SDK 搭个 demo" 就能拿到 offer；2025-2026 年，面试官开始问：你的 eval 怎么做？幻觉率多少？怎么发现的模型漂移？怎么设计多租户隔离？
这套 800+ 题库，从深度概念、编码、系统设计到行为面试，全面覆盖了新一轮 AI 工程师面试的核心考察维度。它不教你怎么"学 AI"，而是教你怎么在面试中证明你已经真正做过 AI 工程。
配合 AI Engineering Roadmap 2026 的 11 个配套 GitHub 仓库，形成了一套"学 + 练 + 面"的完整闭环。
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