Tag: interviews

> **Core Executive Summary**: An agent is a loop — goal, observation, policy, action, memory — but a production agent is a *guarded* loop. This guide covers the

> **核心摘要**：Exhaustive technical deep dive into Pure Numpy handwritten ML operators for live coding interviews.

> **Executive Summary**: In Research Scientist (RS) interviews, interviewers evaluate a candidate’s **independent research taste, long-term technical vision, an

> **核心摘要**：Agent 本质是一个循环——目标、观测、策略、行动、记忆——但生产级 Agent 是一个**带护栏的循环**。本指南覆盖 LLM Agent 上线的完整工程栈：编排模式（ReAct / Plan-and-Execute / Reflexion / 多 Agent）、具备硬终止保证的循环与图式编排

> **核心摘要**：全量拆解 MLE 面试高频机器学习算法手写 (Whiteboard / Live Coding) 实战。深入剖析零依赖 Pure Numpy 实现逻辑回归 (Logistic Regression)、K-Means 迭代聚类、Softmax 数值防溢出技巧与 Self-Attention / NM

> **核心摘要**：在算法研究科学家（Research Scientist, RS）面试中，面试官最看重的是候选人的**独立科研品味（Research Taste）、前沿技术视野（Research Vision）以及对 SOTA 论文的批判性深度解构能力**。面试绝不是简单复述论文摘要，而是展现“从第一性原理审视问题

> **Executive Summary**: The AI / LLM Systems Engineer (AIE) role spans model fine-tuning, retrieval engineering, agentic orchestration, and high-throughput ser

> **Core Executive Summary**: The MLE interview core is a closed loop of recurring topics — **regularization & bias-variance, overfitting diagnosis, feature eng

> **核心摘要**：大模型系统工程师（AI / LLM Systems Engineer, AIE）是当前 AI 工业界最火热的工程岗位。AIE 的技术栈横跨算法微调、系统架构、检索工程与推理基础设施。本核心地图全景拆解 AIE 岗位最高频的六大知识模块：AIE vs MLE 能力矩阵、SFT 数据工程与 Loss

> **核心摘要**：MLE 面试核心是一套高频复现的知识点闭环——**正则化与偏差方差权衡、过拟合诊断、特征工程、评估指标 (AUC / PR / F1)、类别不平衡、梯度消失、交叉验证、模型选型与集成方法**。在生产落地（如 Pinterest 规模推荐系统）中，它们汇成一条流水线：过滤万亿级原始日志 → 以无穿越