Behavioral & Ethics 面試攻略：AI 倫理、團隊合作與影響力敘事
行為面試不是靠臨場發揮，而是靠事前準備好的故事庫。AI Engineer 的行為面試有獨特的考點：AI 倫理（bias、fairness、privacy）、技術決策的影響力敘事（為什麼選這個模型/架構）、跨團隊推動 ML 專案的經驗。準備策略：建立 8-10 個 STAR 故事，每個故事練到能在 2 分鐘內講完。
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10 篇文章Coding 面試攻略：ML-flavored 程式題的準備策略
AI Engineer 的 coding 面試和 SWE 不完全一樣——除了 LeetCode medium，還會出 ML-flavored 的題（實作 tokenizer、寫 batch inference pipeline、處理稀疏矩陣）。準備策略：LeetCode medium 練到 70% 通過率就夠，剩下的時間花在 numpy/pandas 操作、資料處理 pipeline、以及 ML 相關的程式題。
Deep Learning 面試攻略：從 CNN 到 Transformer 的核心直覺
深度學習面試重點不是推導反向傳播，而是能不能解釋架構背後的設計直覺。高頻考點：CNN 的 locality 與 translation invariance、RNN 到 Transformer 的演進為什麼必要、self-attention 的計算邏輯與複雜度、BatchNorm vs LayerNorm 的適用場景、常見的 training tricks（learning rate schedule、gradient clipping、mixed precision）。
LLM Application Design 面試攻略：從 RAG 到 Agent 架構
LLM Application Design 是 2025-2026 面試最熱的新題型。核心考點：RAG pipeline 的 chunking/retrieval/reranking 設計、agent 架構的 tool-use 與 planning loop、context window 管理策略、guardrails 與 safety 設計、以及 LLM 應用的評估方法。面試官特別看重你有沒有踩過坑。
ML Fundamentals 面試攻略：從 bias-variance 到 evaluation metrics
ML 基礎面試不考你背公式，考你能不能用直覺解釋概念、在追問下不崩潰。高頻考點：bias-variance tradeoff 的實際意義、L1/L2 regularization 的選擇邏輯、cross-entropy 為什麼比 MSE 適合分類、SGD 與 Adam 的取捨、precision/recall 在不同場景的重要性差異。
ML System Design 面試攻略：從需求拆解到生產架構
ML System Design 面試的核心不是選模型，而是怎麼把一個商業目標變成一個可上線、可監控、可迭代的 ML 系統。面試官想看你能不能：把業務目標翻成 ML 目標、設計 data pipeline 和 feature store、選擇合理的 serving 策略、規劃 monitoring 和 A/B testing。
MLOps & Deployment 面試攻略：從 CI/CD 到模型監控
MLOps 面試考的是你有沒有把模型推上生產的經驗。高頻考點：ML pipeline 的 CI/CD（跟軟體 CI/CD 有什麼不同）、model registry 與版本管理、A/B testing 的設計與陷阱、inference 的 scaling 策略（水平擴展、模型壓縮、caching），以及生產環境的 monitoring 與 alerting 設計。
NLP & LLM 面試攻略：從 tokenization 到 RLHF
LLM 面試的分水嶺是你有沒有實際用過這些東西。高頻考點：BPE tokenization 的邏輯與多語言問題、預訓練目標（CLM vs MLM）、fine-tuning 的三種層次（full/LoRA/prompt tuning）、RLHF 的流程與 failure mode、prompting 的工程實踐、LLM 評估的困難與現有方法。
AI Engineer 面試全景圖：從公司類型到準備策略
AI Engineer 面試不只考 ML——大廠看系統設計與 coding，新創看端到端交付，AI-native 公司看 LLM 工程深度。準備策略：先釐清目標公司類型，再按六大維度（ML 基礎、系統設計、LLM 應用、Coding、Paper Reading、行為面試）分配時間。
Paper Reading 面試攻略：怎麼讀、怎麼討論、必讀清單
Paper Reading 面試不是考你有沒有讀過那篇 paper，而是考你能不能快速理解一個新方法並找出它的限制。AI-native 公司（Anthropic、OpenAI）特別愛考。準備策略：練習 30 分鐘讀完一篇 paper 並能口述 contribution + limitation，建立自己的必讀論文清單，每篇練習用三句話總結。