AI-Engineer-Interview-Questions

按公司和岗位刷 AI 面试题，从零手写挑战直接练

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 学习教育 🍴 复刻 58 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 257
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

AI-Engineer-Interview-Questions 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类学习教育
开发团队ombharatiya
官网地址https://aidaddy.tech
GitHubhttps://github.com/ombharatiya/AI-Engineer-Interview-Questions
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,ai-engineer,ai-engineering,ai-interview,anthropic,coding-interview,faang-interview,generative-ai,google,interview-prep,interview-preparation,interview-questions,large-language-models,llm,llm-interview,machine-learning-interview,ml-interview,prompt-engineering,rag,system-design
GitHub 星标★ 257
上线时间2026-07-11 00:00:00
代码更新2026-10-03
仓库体积3.1 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-12
浏览次数2

项目介绍

这是一个面向 AI Engineer、LLM Engineer 与应用 AI 岗位的面试题库与备考资料库，主要帮助传统软件工程师转型进入 AI 领域，也适合 ML 从业者进阶。项目按公司和岗位组织题目，提供角色化学习路线图、带解析的参考答案，以及从零实现的编程挑战，覆盖生成式 AI、AI Agent、大模型应用等热门方向。相比零散刷题，它把面试准备拆成可执行的路径：先按目标公司或岗位定位考点，再通过 worked answers 理解思路，最后用 coding challenges 动手验证。内容偏实战与工程落地，涉及 Anthropic、Google 等公司风格题目，语言为 Python，适合边刷边练。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 257

核心亮点

  • 按公司与岗位双维度组织题目，定位考点效率高
  • 提供 worked answers 和从零实现的 coding challenges，不止给答案还练手
  • 覆盖 AI Agent、生成式 AI、LLM 工程等当前招聘热点方向

不足之处

  • 项目星标仅 104，题目量与更新频率仍处早期，覆盖面有限
  • 缺少明确的题目难度分级和答案质量审核机制，部分内容可能偏个人整理

适用场景

  • 软件工程师准备转型 AI Engineer 岗位时按学习地图系统刷题
  • 面试前针对目标公司（如 Anthropic、Google）做定向突击
  • ML 从业者查漏补缺，练习从零实现 AI 工程相关编程题

替代项目

deeplearning-ai/machine-learning-yearning、khangich/machine-learning-interview、alirezadir/Machine-Learning-Interviews

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