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机器学习面试准备的神仙指南，横扫 Meta、Google 等大厂offer

最近在准备机器学习工程师面试撒？网上的资料要么到处都是，要么太理论化了，根本摸不着大厂面试的门道嘛。莫慌！今天给你安利一个 GitHub 上的宝藏项目——Machine Learning Interviews，这个仓库简直是为咱们这种面试准备的"定心丸"。

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这个项目是个啥子？

Machine Learning Interviews 是由一位拿到 Meta、Google、Amazon、Apple、Roku 等大厂 offer 的大佬整理的完整面试准备指南。这家伙把自己的面试经验全掏出来了，按照大厂技术面试的真实结构，分成了六大模块：

• Chapter 1：通用编程（算法和数据结构）
• Chapter 2：机器学习编程
• Chapter 3：ML 基础知识/广度
• Chapter 4：ML 系统设计（2023年更新过）
• Chapter 5：智能体 AI 系统（2025年新增的热门内容）
• Chapter 6：行为面试

每个模块下面都有详细的准备建议和学习资源，不像有些资料就是给你列一堆书单，看得你头都大了。

说说它跟其他资源的区别

咱们来横向对比一下市面上常见的 ML 面试准备资源：

说实话，Machine Learning Interviews 最大优势就是针对性特别强，它不是给你讲 ML 基础知识，而是告诉你面试官会问啥子、咋个回答、该准备哪些内容。而且作者还搞了个配套的 Production Level Deep Learning 仓库，教你在生产环境里咋个设计深度学习系统，这个简直不要太实用。

项目数据说话

• ⭐ GitHub Stars：7,585（数据截至 2026 年 1 月）
• 🍴 Forks：1,364
• 👥 贡献者：活跃的社区维护
• 📜 许可证：MIT License（开源友好）
• 📅 最后更新：2025 年 11 月（持续维护中）

咋个用起来？

安装部署（超简单）

这个项目本质上是个知识库，不是要你部署的应用，但是你可以这样使用：

方式一：直接在线看

# 访问 GitHub 仓库https://github.com/alirezadir/Machine-Learning-Interviews

方式二：克隆到本地

# 克隆仓库到本地gitclone https://github.com/alirezadir/Machine-Learning-Interviews.git# 进入目录cdMachine-Learning-Interviews# 用你喜欢的 Markdown 阅读器打开各个章节# 推荐使用 Typora、VS Code 或者 Obsidian

方式三：配套智能体系统（2025 新增）

作者还专门搞了个 Agentic AI Systems 仓库，如果你想了解最新的 AI 智能体系统设计和开发，这个绝对不能错过。

推荐使用路径

1. 先评估自己基础：看看每个章节的内容，确定自己的薄弱环节
2. 制定学习计划：不要贪多，按照章节一步步来，每个章节彻底搞懂再进入下一个
3. 动手实践：ML Coding 部分一定要自己写代码，光看不练假把式
4. 关注更新：项目还在持续更新，特别是智能体 AI 系统部分，要跟上节奏

最后说两句

机器学习面试确实不好整，但是有了系统化的指南，至少不会像无头苍蝇一样到处乱撞。Machine Learning Interviews 这个项目最赞的地方在于，它是作者真实的面试经验总结，不是纸上谈兵，而且紧跟行业趋势，2025 年还新增了智能体 AI 系统的内容。

如果你正在准备 ML 工程师或者应用科学家岗位的面试，这个仓库一定要收藏，说不定哪天你就靠着它拿到了心仪的 offer 呢！

觉得有用的话，去 GitHub 上给个 star 啊，支持一下作者持续更新！

GitHub 地址：https://github.com/alirezadir/Machine-Learning-Interviews

配套项目：

• Production Level Deep Learning：https://github.com/alirezadir/Production-Level-Deep-Learning
• Agentic AI Systems：https://github.com/alirezadir/Agentic-AI-Systems