amitshekhariitbhu/ai-engineering-interview-questions · 上手攻略
- 仓库：amitshekhariitbhu/ai-engineering-interview-questions
- 链接：https://github.com/amitshekhariitbhu/ai-engineering-interview-questions
- 分类：skill
- 作者：Tom
- 更新：2026-08-20
这是什么
一份持续更新的 AI 工程面试题库，由印度理工学院（IIT BHU）校友 Amit Shekhar 创建，配套其在线课程平台 Outcome School。仓库收录了 AI Engineer、Gen AI Engineer、LLM Engineer、Agentic AI Engineer、AI Platform Engineer、MLOps/LLMOps Engineer 等岗位的面试高频问题，每个问题都附带指向其博客或视频教程的答案链接。题库按主题分类，从 LLM 基础到多模态 AI 系统设计全覆盖。
解决什么问题
AI/ML 工程师面试的备考资料高度分散——部分在 Reddit，部分在 YouTube，部分在付费课程。该仓库把这些资源聚合为一个结构化的题库，每个答案都有可验证的来源（博客文章 / Substack / YouTube），省去大量检索时间。对正在准备 AI 工程方向岗位的求职者来说，这是一份"作弊清单"；对面试官来说，题库的覆盖面本身也是了解当前 AI 工程技能栈的窗口。
快速安装
这不是一个需要安装的代码库，而是一个纯文档仓库。不需要 clone，直接在 GitHub 上阅读即可：
# 浏览器直接打开
https://github.com/amitshekhariitbhu/ai-engineering-interview-questions
# 或克隆到本地离线阅读
git clone https://github.com/amitshekhariitbhu/ai-engineering-interview-questions.git
cd ai-engineering-interview-questions
# 直接用 Markdown 阅读器打开 README.md
无依赖、无环境要求、纯文本。
核心用法
按主题刷题路线图
仓库的目录结构本身就是学习路径，建议按以下顺序逐一突破：
| 主题 | 覆盖内容 | 难度梯度 |
|---|---|---|
| Must Know | AI/ML 基本概念、岗位分类 | ⭐ 入门 |
| LLM Fundamentals | Transformer、Attention、Tokenization、Positional Encoding | ⭐⭐ 进阶 |
| Prompt Engineering | 结构化输出、上下文窗口控制 | ⭐⭐ 进阶 |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation 架构、向量检索 | ⭐⭐⭐ 中高级 |
| AI Agents & Agentic | Memory、Tool Use、Multi-Agent、ReAct | ⭐⭐⭐ 中高级 |
| Fine-Tuning & Model Adaptation | LoRA、RLHF、DPO、GRPO | ⭐⭐⭐⭐ 高级 |
| Vector Databases & Embeddings | Embedding 原理、向量索引、相似度度量 | ⭐⭐⭐ 中高级 |
| AI System Design | LLM Serving、LLMOps、Pipeline 设计 | ⭐⭐⭐⭐ 高级 |
| Evaluation & Testing | Benchmark、Hallucination 检测、红队测试 | ⭐⭐⭐ 中高级 |
| AI Safety & Ethics | Alignment、Facts Grounding、Privacy | ⭐⭐⭐ 高级 |
典型使用方式
场景 1：面试前突击 按题目顺序过一遍，每个问题先自己想答案，再看仓库提供的链接核验。对不熟悉的主题，点进对应的博客文章深度阅读。
场景 2：知识图谱自检
用 GitHub 的目录搜索（按 T 键）在页面内快速定位特定关键词，测试自己对某个概念的掌握程度。例如搜索"KV cache"或"PagedAttention"，看自己能否不看书本回答。
场景 3：面试官出题参考 仓库的结构化主题分类可以直接映射到岗位 JD（Job Description），作为筛选面试问题的框架。
典型适用场景
- 求职者：系统复习 AI/ML 工程面试核心知识点，覆盖从基础概念到生产级系统设计的全链条。
- 在职工程师：评估自身在 LLMOps、Agent、RAG 等细分领域的知识盲区。
- 面试官：从题库中选取与岗位匹配的问题作为面试题来源。
坑与注意
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答案依赖外链：仓库本身只提供问题和答案摘要（部分为"Answer: Explained in this video"），完整答案需要跳转到 Outcome School 的博客或 YouTube 视频。链接失效风险由外部内容决定，⚠️ 不保证所有外链长期有效，建议阅读时顺手下线备份关键文章。
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覆盖偏向概念理解：题库以概念性问题为主（如"解释 KV Cache 的工作原理"），编程题和系统设计题的占比相对有限。准备算法面试仍需额外补充 LeetCode 类型的题目。
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部分问题答案较简：仓库声明"We will keep updating this with new questions and answers"，部分高级主题（如 GRPO、PPO）的问题目前只有标题而无完整展开内容，对这些主题的深度学习仍需查阅原始论文。
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视频依赖英语听力：Amit Shekhar 的 YouTube 视频为主要答案来源之一，部分深度的技术讲解（如数学推导）仅有视频版本，中文用户需注意听力门槛。
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分类粒度不均：RAG、Fine-Tuning、Agent 等热门方向问题较丰富，而 Multimodal AI、Evaluation and Testing 等章节内容相对单薄。
与同类对比
| 资源 | 类型 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|
| 本仓库 | 开源题库 | 结构清晰 + 外链详细答案 + 持续更新 | 答案依赖外部博客/视频 |
| huggingface/transformers 文档 | 官方文档 | 权威、准确 | 非面试导向 |
| Sam Pax's LLM Engineering Guide | 付费课程 | 深度 | 需付费 |
| Papers with Code | 论文合集 | 覆盖 SOTA | 非面试导向 |
| Teukhed Karhei's ML Interview Guide | 社区整理 | 编程题丰富 | 覆盖不如本仓库广 |
本仓库的核心差异在于："问题 + 有来源的答案链接"一体化，且专注于 AI Engineering 岗位而非通用 ML 工程师或 Research 科学家岗位。
一句话推荐结论
AI/ML 工程师面试突击必备题库，概念覆盖全面、答案链接可验证，适合系统化查漏补缺，但深度准备需配合论文阅读和编程练习。
来源：https://github.com/amitshekhariitbhu/ai-engineering-interview-questions（README + 主要文档）；⚠️ 部分答案依赖 Outcome School 外部链接，内容由作者维护，版权归 Amit Shekhar / Outcome School 所有。