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这个开源项目系统整理了 35 家 AI 公司的 AI 工程师面试题，全部来自 “公开报告的面试经历” 来自 @outcome_school 团队 @pallavishekhar_ 开源发布，内容几乎涵盖了 OpenAI、Anthropic、DeepMind、xAI、DeepSeek、Kimi、GLM 等 AI Labs，Cursor、Cognition、ElevenLabs 等 AI Native 团队和 Nvidia、Microsoft、Amazon、Apple 等头部大厂。 覆盖的岗位头衔也非常多：AI Engineer、LLM Engineer、Gen AI Engineer、ML Engineer、Research Engineer、Applied Scientist、FDE、MLOps/LLMOps 工程师等。 开源地址： # 内容架构：一个精心设计的双层结构 第一层：跨公司通用题（Common Questions）。 作者把在多家公司反复出现的题目只列一次，标注"Asked at"哪些公司，按十大主题组织： 1. LLM 内部机制与架构 — attention 缩放因子、KV cache 内存公式推导、MQA/GQA/MLA、FlashAttention、BPE、RoPE/YaRN、Chinchilla scaling laws、MoE、解码采样策略、lost-in-the-middle、RMSNorm、SwiGLU 2. 推理、服务与 GPU 性能 — prefill vs decode、continuous batching、PagedAttention、投机解码、量化（FP16→FP4）、五种并行策略、TTFT/TPOT 指标、H100 上的 roofline 计算、vLLM/SGLang/TensorRT-LLM 选型、“如何把服务成本降 10 倍” 3. RAG 与检索 — 分块策略、BM25 vs 稠密检索、重排序器、HyDE、权限感知检索、ANN 索引、索引新鲜度、答案归因 4. Agent 与工具调用 — ReAct、MCP、工具 schema 设计、多智能体编排、Agent 记忆、循环终止条件、人类审批 5. 微调与对齐 — RLHF/DPO/GRPO/RLVR 全谱系、LoRA/QLoRA 数学、灾难性遗忘、“提示 vs RAG vs 微调”决策框架、蒸馏、reward hacking 6. 评估与可观测性 — LLM-as-judge 及其偏差、幻觉检测、基准污染、Agent 评估、回归门禁 7. 安全与负责任 AI — 提示注入（直接/间接）、OWASP LLM Top 10、护栏、Constitutional AI、红队 8. 多模态与语音 — VLM、语音 Agent 延迟预算、barge-in 打断处理、级联 vs 端到端语音、ASR/TTS 评估 9. AI 系统设计 — 十类高频设计题（千万级文档企业 RAG、代码助手、客服 Agent、Text-to-SQL、LLM 网关、数亿用户聊天服务等） 10. 编码题 — 从零实现 attention、KV cache、BPE、采样；LRU 缓存、令牌桶限流器、异步批处理器、SSE 流解析器、最小 Agent 循环 第二层：35 家公司的专属章节，分为五大梯队： 1. 前沿实验室（12 家）：Anthropic、OpenAI、Google DeepMind、Meta、xAI、Mistral、Cohere、DeepSeek、月之暗面（Kimi）、智谱（GLM）、阿里（Qwen）、Sarvam AI（印度） 2. 大厂 AI 组织：Microsoft、Amazon、Apple、NVIDIA、Tesla，以及一组消费级 ML 公司（Uber/Netflix/LinkedIn/Airbnb/Pinterest/Spotify） 3. AI 基础设施公司：Databricks、Groq、Together AI、Hugging Face、Scale AI、Perplexity 4. AI 原生产品公司：Cursor、Cognition（Devin）、Sierra、Harvey（法律）、Glean、 AI（机器人）、Waymo 5. 前向部署/企业 AI：Palantir # 题目分布透露的行业信号同样值得关注 1. 公司的差异化考察方向，和它的商业模式严丝合缝。 这是最能体现整理功力的地方： · DeepSeek、月之暗面、智谱、Qwen 的题目深度绑定自家论文——MLA、auxiliary-loss-free 负载均衡、Multi-Token Prediction、MuonClip、DualPipe、长上下文扩展、GLM 的 thinking 模式。面试这些公司等于面试它们的论文，还要求 PyTorch 从零实现 MoE 路由。 · Groq 的题全是 SRAM-only 架构下的 roofline 重推演：“没有 HBM，decode 的 roofline 论证哪里变了”、“确定性在 p99 层面到底买到什么”。 · Apple 清一色端侧：3B 模型在手机上跑、PTQ vs QAT、不采集用户内容的前提下用设备信号改进模型、30+ 语言区无法记录用户内容的评估方案。 · CharacterAI 是推理经济学：“我们的服务成本被 KV cache 而非权重主导，降一个数量级，代价是什么”。 · Harvey（法律）和 Abridge（医疗） 考的是领域约束下的工程：200 页信贷协议里第 140 页的条款依赖第 8 页的定义术语怎么检索、生成的病历中出现了患者没提过的药怎么当作安全事故处理、PHI 如何约束整个架构。 · Palantir 的招牌是 "decomposition" 轮：把“一家货运铁路公司每年因机车非计划停机损失数千万”分解成工程计划。 2. 编码轮的形态正在发生实质性变化。 文档里反复出现的一类题，与传统 LeetCode 明显不同： · “实现一个内存 KV 存储：先 SET/GET/DELETE，再加事务 BEGIN/COMMIT/ROLLBACK，包括嵌套事务”（OpenAI、xAI 都问） · “给你一个 LLM 推理引擎的调度器类，其中一个方法是空壳，没有规格没有文档。说说你头三十分钟干什么”（xAI） “重构这 120 行能跑但很乱的代码，不许破坏测试”（OpenAI） · “对 5 万个文档跑 LLM 调用，API 限 100 并发、偶发 429 和超时，把 Python 写出来”（Anthropic） 考察重心从算法记忆转向增量需求下的代码演进能力、并发正确性、真实工程约束下的取舍。 3. “AI 协作轮”作为新题型已经进入正式面试流程。 这是文档里最前沿的信号： · Anthropic 部分机器学习岗有 AI-collaboration 轮：现场给你 Claude，考察的是你如何指挥它和验证它的产出，而不是你自己写。 · Meta 2026 年的流程新增三阶段 AI 辅助编码轮（探索修复 → 实现新功能 → 扩展改进）。 · Cursor 的 onsite 是两天在真实 Cursor 代码库上做一个功能（或 8 小时远程版），明确考核你对 AI 工具的使用效率和自主 scoping 能力。 · Sierra 给你两小时和任意 AI 工具，看你选择做什么。 xAI 有四小时限时产品构建。 4. FDE 成为一级岗位类别。 Anthropic、OpenAI、Databricks、Scale、Together、Sierra、Harvey、ElevenLabs、Palantir 的章节里都有 "Applied and Forward-Deployed Scenarios" 专属题库——典型题目如“企业客户说 Claude 幻觉太多，你是驻场工程师，头 48 小时做什么”。这对应了 AI 公司向企业交付方式的转变：模型能力差距收窄后，落地能力成为差异化。 5. 硬核系统题的普及。 "H100 上 70B 模型 batch size 1 的 roofline 计算"、"估算 70B 模型的 GPU 显存（权重 + KV cache + 激活 + 碎片）"、"p99 延迟在部署后翻倍但模型没变，走一遍诊断”——这类题横跨 NVIDIA、Together、OpenAI、Perplexity 等多家，说明推理性能的量化直觉已成为 AI 工程师的通用素养，而非基础设施工程师的专属。

阿里官方在正在进行的云栖大会 “智启原生 研见未来” 阿里巴巴集团 AI Native 研发实践论坛上，正式发布了「AI Native 研发范式实践手册」 68 页的实践手册，从阿里内部三个真实业务实践案例出发，讲述了不同团队研发范式演进路径中的实际探索与反思。 从这些案例中提炼出五个共性挑战：环境与验证驱动、平台能力升级、提效度量、数字员工和组织配套，尝试回答研发流程、协作方式和组织设计层面正在发生的结构性变化。 最后，进一步展开 企业级 AI 研发基础设施的技术全景：从 Harness 框架、企业知识库、工具体系（MCP / Skill / CLI），到 Sandbox 与 Coding 环境、身份与权限、生产安全 Guardrail 以及可观测能力，进而阐述让 Agent 从“能写代码”走向“可靠交付”所需要的系统性工程建设。 手册在线阅读地址

最近听完了张小珺和曾鸣这期两个多小时的对谈，推荐。 里面有很多很猛的判断：模型最终会越来越像基础设施；Agent 会产生新的入口；旧平台很难自然长成新平台；甚至今天习以为常的“公司”这种组织形式，都可能逐渐衰退。 但我听完最有感触的，其实不是 OpenAI、Anthropic 最后会不会成为赢家。 而是 AI 真正改变的，可能根本不是“一个人能不能把原来的工作做快 10 倍”，而是我们为什么还要按照原来的方式工作。 过去的公司是： 人 → 岗位 → 部门 → 层级 → 流程 但 AI 原生的组织越来越可能变成： 目标 → 任务 → 能力 → Agent / 人 → 执行 → 反馈 谁来完成任务，反而没有以前那么重要了。 这一点我最近体感特别强。 自己这段时间一直在折腾各种 AI Agent 和自动化工作流。最开始想的也是“怎么让 AI 帮我干活”，但越往后做，越发现真正有意思的不是给现有流程加 AI，而是很多原来的流程、岗位甚至组织方式，本身就没有继续存在的必要。 AI Native 可能不是「原来的公司 + AI」。 就像移动互联网原生产品，不是把 PC 网站缩到手机屏幕上一样。 我们现在可能还处在一个非常非常早的阶段。 这期值得完整听一遍。

最近和一些 AI 焦虑的老板聊天，有几个有趣的结论： 1. FDE 的作用其实是 AI 时代的麦肯锡，关键作用是需要外力来对企业实现 AI 转型，大部分企业根本没那个组织能力去自己实现转型。 2. 年轻人都说原来的公司是老登公司，压根招不上来 AI Native 的人才。 3. 针对问题 2，单独新建立一个新公司招 00 后是一个解法，最起码能让老板自己开始跑起来 AI 实验。 4. 国内现在 2B 的软件生意很难做，一方面 Workbuddy 和字节豆包都在打入，另一方面企业被自媒体宣传得，都想自己用 Coding Agent 自己开发软件。 5. 自嘲自己是老登公司的老板们，也都知道自己下面的员工，人人都想用 AI 做点副业。因为知道自己的船在沉、也很焦虑。

@0xinfini 招增长团队的小伙伴啦 SEO/GEO实习生 具体JD见图，主要是SEO/GEO方向，也欢迎AI-native、学习能力强的同学了解。 整体工作环境还是比较轻松的 团队氛围和福利都非常不错 感兴趣的同学欢迎直接私信我，或发送简历至akari.chen@infini.money

支持，我也想这样小而美捏 而且我感受到的趋势是只要方向对了，几个松散 OPC 的组合能释放出比传统大厂味管理高得多的组织效率。这里每个人各管各自擅长的一大片，从 idea 到营销端到端一条龙负责，中间环节 AI native 消化掉就行。 组织形态要适应先进生产力的发展要求呀

2025.08.15 - 2026.08.14 前公司竞业禁止期终于真的结束了。 一年前，为什么被裁员，也记不太清了，就用我儿子的那句话概括吧: "你老板不喜欢你"！ 一年间，也主动或被动的迎接了很多很多变化，有好的也有不那么好的。庆幸的是，离开了特别固定的某个制造场景后，这一年可以有更多方式更深入的参与到 AI Agent 研发中来，从第一手信息的获取分享，到在 AI 初创团队中落地实践。 一年后，对 AI 和企业有更客观深入的理解后，我更看好 AI Native 的组织，以 AI 为基础和起点来做产品和团队。Agent 框架逐渐明朗，但想把我们自己领域内的 Agent 做好，仍然有非常多的工程细节要抠，它们统称为 Agent Harness。Agent 运行链路、状态机、上下文管理、记忆、沙箱、skills & mcp 等等等等，不断的新概念落地。特别是在深圳强大的硬件环境中，基于 Agent 的软件和硬件都让人充满期待！

Garry Tan says we'll see a wave of exceptional older AI-native founders: "There's going to be as many Patrick Collisons as ever, but one mega trend that we're seeing is the 35, 40, 45-year-old founder who's been around the block, built a lot of engineering." "Peter Steinberger is a perfect example of that. He's been around the block. He knows what to build." "If you take that person, suddenly there's 400 of those people. You can outperform an entire department of any Mag 7." @garrytan @illscience