面向 MLE、Applied Scientist、AI Engineer 候选人的中文面试辅助，重点覆盖 OpenAI、Anthropic、Meta、TikTok、DoorDash、Nvidia 等公司的 ML coding、ML system design、模型项目深挖和工程落地表达。
Question Focus
基于本地面经中 OpenAI、Meta、TikTok / ByteDance、Anthropic、Google、DoorDash、Nvidia 等 MLE / AI Infra 信号整理。
设计短视频、电商、餐厅或内容首页推荐系统，目标同时关注点击、转化、留存、内容质量、冷启动和延迟。
常见挂点：只讲 two-tower / ranker，不讲线上数据闭环、反馈延迟、服务延迟和指标冲突。
设计 LLM inference service 或语义搜索系统，要求兼顾 TTFT、吞吐、成本、缓存、权限过滤和降级。
常见挂点：只说 API gateway + model server，缺少 prefill/decode 区分、KV cache、批处理和成本控制。
实现 cosine similarity、top-k ranking metric、negative sampling、mini-batch training loop 或 hand-write attention。
常见挂点：代码能跑但 shape 解释不清，边界测试缺失，metric 口径和训练目标混在一起。
围绕一个模型上线、推荐排序、RAG、内容安全或广告项目，连续回答目标、数据、实验、上线、失败和重做方案。
常见挂点：像介绍论文或课程项目，听不出生产系统判断、真实贡献和失败恢复能力。
Related Deep Dives
按题型找对应的完整 answer path，而不是零散地记名词。
ML 配置系统题（模型参数、特征权重、策略阈值、prompt 模板由谁管、怎么上线、出错怎么收）几乎总嵌在推荐 / 排序 / LLM serving 题的追问里出现，专题里准备了完整端到端 answer path、监控指标与 trade-off。
查看专题 →Role Articles
整理这个岗位相关的题型拆解、公司攻略和面试复盘。
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阅读全文Critical Pain Points
准确诊断根因卡点，避免无效盲目刷题。
Strategic Prep Roadmap
结合目标公司、Level与面试倒计时动态细化执行方案。
把项目重写成一条端到端 ML 系统链路：问题定义、数据、标签、特征、模型、评估、serving、监控、rollback。
按公司信号训练 ML design：推荐、广告排序、内容安全、LLM inference、batch service、embedding retrieval；ML 配置系统（版本、validation、灰度与回滚）按 MLE ML System Design 专题的 answer path 单独准备。
用小型 coding drill 练熟 numpy、pytorch、ranking metric、negative sampling、tensor shape 和可解释测试。
Interview Rounds Coverage
针对性拆解不同轮次的 Key Evaluation Signals（关键评价信号）。
Company Priority
按面经题型密度和转化价值排序，先做这些公司比平均铺公司名更有效。
先练 LLM inference + job scheduler 两个系统题。
查看公司攻略先练小系统逐层加 follow-up，再练 LLM serving 表达。
查看公司攻略先准备 harmful content detection 或 feed ranking 端到端题。
查看公司攻略先把短视频推荐系统和一个项目深挖练成完整叙事。
查看公司攻略先练 home restaurant recommendation + guardrail 指标。
查看公司攻略先练 INT8 quantization 和 inference bottleneck 解释。
查看公司攻略7-Day Sprint
不是继续泛刷，而是每天只压一个最容易影响结果的输出能力。
用 2 道 ML coding 测 shape、vectorization、metric 和边界。
推荐 / 排序系统完整 mock，一次只讲 retrieval、ranking、serving 和 monitoring。
LLM inference 或 embedding retrieval mock，重点讲 latency、cost、fallback。
把简历里最强模型项目改成 30 秒、3 分钟、8 分钟三版。
做线上事故复盘：metric drop、feature freshness、data drift、rollback。
按目标公司补一套代表题和 follow-up。
只复盘最容易挂的表达、边界和项目追问。
Case Studies
展示如何将零散项目与题型升级为结构化面试表达。
候选人在后续模拟中能主动讲清 latency、freshness、offline-online skew 和 rollback，回答从“会做模型”变成“能负责系统”。
FAQ
通常包括 OA / Phone Screen、VO Coding / 技术面、System Design / ML Design（如适用）、Behavioral 和 Hiring Manager 面。不同公司的轮次和顺序可能不同，建议至少提前 7-14 天开始准备。
ML Coding、ML Design、Project Deep Dive 是最核心的考察环节。建议先从高频题型入手，再做项目深挖和模拟面试，确保表达流畅、逻辑清晰。
准备 2-3 个核心项目，按 STAR 框架（情境、任务、行动、结果）组织回答。重点突出技术决策、架构取舍、failure 复盘和量化成果。每个项目至少能应对 15-20 分钟的深挖。
建议至少 3-5 次模拟面试。每次模拟后做复盘，记录扣分点和改进方向。如果 VO 在即，建议做 2-3 次高压模拟，熟悉高压环境下的表达节奏。
