Vorbereitung auf AI- und ML-Interviews bei Big-Tech-Unternehmen – ohne Chaos im Kopf
Die Vorbereitung auf AI-Interviews wird normalerweise zum Chaos. Man braucht klassisches LeetCode, das Schreiben neuronaler Netze von Grund auf in purem PyTorch und Systemdesign. Obendrauf fragen Interviewer ständig nach neumodischen Themen wie LLMs, multimodalen Modellen oder Agents.
Das Repository AIMLInterviews wurde als persönlicher Spickzettel des Entwicklers Alireza Dir erstellt. Mit diesem systematischen Ansatz erhielt er 2020 gleichzeitig fünf Angebote – von Meta, Google, Amazon, Apple und Roku. 2025 wiederholte er das Ergebnis und sicherte sich Positionen als AI Tech Lead bei Amazon und Apple.
Was ist im Guide enthalten
Die gesamte Basis ist in sechs Hauptkapitel plus einen separaten Bereich mit Links zu GenAI-Materialien aufgeteilt. Der Autor aktualisierte den Inhalt basierend auf den Trends von 2026 mit Fokus auf Agentic AI, Model Post-Training und LLM-Architektur.
Die Struktur sieht folgendermaßen aus:
- General Coding (DSA) – Algorithmen und Datenstrukturen.
- ML Coding – ML-Code von Grund auf schreiben.
- ML Fundamentals – Theorie von klassischem ML bis zu Transformers.
- ML/GenAI System Design – Architekturen und Systeme entwerfen.
- Agentic AI Systems – autonome Agents und Tool Calling.
- Behavioral Interviews – Vorbereitung auf den Behavioral-Teil.
Coding und ML-Theorie
Der Coding-Bereich ist in zwei Teile untergliedert. Bei regulären DSA-Tests wird klassisches Problemlösen mit LeetCode-ähnlichen Aufgaben geprüft. Im ML-Coding-Bereich wird von Kandidaten erwartet, grundlegende Komponenten neuronaler Netze in Python ohne externe Frameworks zu implementieren. Man sollte in der Lage sein, einen Attention-Mechanismus, eine benutzerdefinierte Loss-Funktion oder eine einfache Schicht von Grund auf zu schreiben.
Im Theorieblock sammelte der Autor grundlegende Konzepte: von der Mathematik der Optimizer und Regularisierung bis zu Attention in Transformers und multimodalen Architekturen.
System Design und AI Agents
System Design wird für Mid-Level- und Senior-Ingenieure oft zur schwierigsten Stage. Der ML System Design-Bereich zeigt, wie man skalierbare AI-Services entwirft. Die aktualisierten Materialien behandeln das Arbeiten mit Context Windows, Datenpipelines für LLMs und Methoden zur Reduzierung der Inference-Latenz.
Ein separates Kapitel über Agentic AI spiegelt die aktuelle Realität wider. Ingenieure müssen zunehmend verstehen, wie man autonome Agents erstellt, externe Function Calls organisiert und Planning-Logik verwaltet.
Behavioral Stage
In einem großen Konzern retten einen technische Hard Skills nicht, wenn man den Behavioral-Teil nicht besteht. Der Autor ging auch darauf ein. Kapitel sechs enthält ein Framework zur Vorbereitung von Antworten mit der STAR-Methode und Beispielen für Fragen, die häufig bei FAANG gestellt werden.
Wem dieses Repository nützt
Das Projekt ist nützlich für AI/ML-Ingenieure, Applied Scientists und Tech Leads, die Vorstellungsgespräche bei internationalen Unternehmen oder großen inländischen Konzernen planen.
Es sei erwähnt, dass das Repository eher als strukturierte Knowledge Map denn als umfassendes Lehrbuch angelegt ist. Einige Themen werden als Links zu Artikeln von Drittanbietern oder als kurze Anmerkungen des Autors präsentiert. Dennoch funktioniert dieser Guide hervorragend als Vorbereitungsplan oder Checkliste zum Aufdecken von Wissenslücken.
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