Come Prepararsi ai Colloqui AI e ML nelle Big Tech Senza Avere il Cervello in Fumo
Prepararsi ai colloqui AI di solito si trasforma in caos. Devi affrontare il classico LeetCode, scrivere reti neurali da zero in PyTorch puro e il system design. Per di più, i recruiter chiedono costantemente cose nuove come LLM, modelli multimodali o agenti.
Il repository AIMLInterviews è nato come cheat sheet personale del developer Alireza Dir. Usando questo approccio sistematico, nel 2020 ha ricevuto cinque offerte contemporaneamente — da Meta, Google, Amazon, Apple e Roku. Nel 2025 ha ripetuto il risultato, ottenendo posizioni di AI Tech Lead da Amazon e Apple.
Cosa Contiene la Guida
L'intera base è suddivisa in sei capitoli principali più una sezione separata con link a materiali GenAI. L'autore ha aggiornato i contenuti basandosi sulle tendenze del 2026, concentrandosi su Agentic AI, post-training dei modelli e architetture LLM.
La struttura è la seguente:
- Programmazione Generale (DSA) — algoritmi e strutture dati.
- Programmazione ML — scrivere codice ML da zero.
- Fondamenti di ML — teoria dal ML classico ai transformer.
- System Design ML/GenAI — progettare architetture e sistemi.
- Sistemi Agentic AI — agenti autonomi e tool calling.
- Colloqui Comportamentali — preparazione per le sezioni comportamentali.
Coding e Teoria ML
La sezione di coding è divisa in due parti. I test DSA classici riguardano la risoluzione di problemi con esercizi stile LeetCode. Nella sezione di programmazione ML, ai candidati viene chiesto di implementare componenti base di reti neurali in Python senza framework esterni. Dovresti essere in grado di scrivere un meccanismo di attenzione, una funzione di loss personalizzata o un layer semplice da zero.
Nel blocco teorico, l'autore ha raccolto i concetti fondamentali: dalla matematica degli ottimizzatori e la regolarizzazione fino all'attenzione nei transformer e alle architetture multimodali.
System Design e AI Agents
Il system design spesso diventa la fase più impegnativa per ingegneri mid-level e senior. La sezione ML System Design mostra come progettare servizi AI scalabili. I materiali aggiornati coprono il lavoro con le context window, le pipeline di dati per LLM e i modi per ridurre la latenza di inferenza.
Un capitolo separato su Agentic AI riflette la realtà attuale. Sempre più spesso agli ingegneri viene richiesto di capire come costruire agenti autonomi, organizzare chiamate a funzioni esterne e gestire la logica di planning.
Fase Comportamentale
In una grande corporation, le hard skills tecniche non ti salveranno se fallisci la sezione comportamentale. L'autore ha affrontato anche questo. Il sesto capitolo contiene un framework per preparare le risposte usando il metodo STAR con esempi di domande comunemente poste nelle FAANG.
Chi Beneficerà di Questo Repository
Il progetto è utile per ingegneri AI/ML, Applied Scientists e Tech Lead che pianificano colloqui in aziende internazionali o grandi corporation nazionali.
Vale la pena notare che il repository è strutturato più come una mappa di conoscenze organizzata che come un libro di testo completo. Alcuni argomenti sono presentati come link ad articoli di terze parti o brevi note dell'autore. Tuttavia, come piano di preparazione o checklist per trovare lacune nella tua conoscenza, questa guida funziona benissimo.
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