shafaypro/CrackingMachineLearningInterview

A repository to prepare you for your machine learning interview, involving most of the questions asked by all the tech giants and local companies. Do this to Ace your Machine Learning Engineer Interviews

解決する課題

機械学習、AI、データサイエンス、および関連するエンジニアリング面接の準備は、数学やアルゴリズムから本番システム、クラウドプラットフォーム、LLM固有の技術までトピックが及ぶため、圧倒されます。このリポジトリは、膨大な面接準備資料を職種別トラックに整理し、対象職種で実際に聞かれる内容に集中できるようにします。

仕組み

まず「トラックを選択」ガイドを介してトラック（MLエンジニア、データサイエンティスト、データエンジニア、MLOps、AI/GenAIエンジニア、ディープラーニング、DevOpsなど）を選択します。これにより、前提条件、段階的な読書順序、構築するプロジェクト、面接準備完了の兆候という順序付けられたパスが提供されます。次に、リポジトリは多くのサブフォルダにわたって厳選されたノートを提供します：古典的ML、ディープラーニング、AI/GenAI（RAG、エージェント、LLM推論、LangGraphを含む）、MLOps、データエンジニアリング、DevOps、クラウドプラットフォーム、システム設計、コーディングチャレンジ、プロジェクト設定。また、1ページのMLチートシート、フラッシュカード付き用語集、デバッグシナリオ、問題集付き2026年面接ロードマップなどの実用的なツールも含まれています。ヘルパースクリプトが検索可能なウェブサイトを生成し、リンクはCIで自動的にチェックされます。

対象読者

機械学習エンジニア、データサイエンティスト、ディープラーニングエンジニア、AI/GenAIエンジニア、データエンジニア、MLOps/DevOps/プラットフォームエンジニア、およびAI/ML製品に取り組むソフトウェアエンジニア。初心者（トラックガイド経由）と、シニアまたはスタッフ職を目指す経験豊富な候補者の両方に適しています。

ハイライト

各役割に順序付けられた読書パスと構築するプロジェクトを備えた役割ベースのトラック
古典的ML、ディープラーニング、LLM/GenAI（RAG、エージェント、推論）、MLOps、データエンジニアリング、DevOps、クラウドプラットフォーム、システム設計をカバー
2026年固有の面接ロードマップ、問題集、現代のラウンド向けの追加質問を含む
インタラクティブな用語集フラッシュカードと簡潔なMLチートシートで迅速な復習
デバッグシナリオガイド（例：データリーク、NaN損失、ドリフト）とランク付けされた原因と修正
レビュアーが評価する内容、時間予算、プレゼンテーションのヒントを説明する持ち帰りプロジェクトガイド
ブラウザベースのフラッシュカードが進捗をローカルに保存
オフラインリンクチェッカーとサイトビルダーツールが含まれています（CIで実行）