AI Engineer 面試日練 — 2026-08-30：本週回顧與行為面試
行為面試考的不是你有沒有故事，而是你能不能在 90 秒內把一個技術事件講成『情境明確、行動具體、結果可量化』的敘事。今天用『上線模型效果驟降，你怎麼在跨團隊壓力下把它修好』這個 AI Engineer 最常被問到的情境，走一輪完整 STAR，並回顧本週 ML Fundamentals 到 Paper Reading 五個主題練了什麼。
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10 篇文章AI Engineer 面試日練 — 2026-08-29：Paper Reading（論文精讀）
Paper reading round 考的不是你有沒有把論文讀完，而是你能不能在有限時間內抓到核心 claim、講清楚設計選擇背後的 trade-off，並提出可驗證的追問。今天用剛發表的 SparseRead（token 效率讀取層，2026-08-23 掛上 arXiv）當練習素材，拆解 regime-aware Read Gate、Reader Backends、stateful protocol 三個核心機制，並完整跑一輪『事前過濾 vs 事後裁剪』的技術追問。
AI Engineer 面試日練 — 2026-08-28：Coding（推論排程與除錯手刻）
2026 年的 ML coding round 不再只考「從零寫出來」，也考「看得懂別人寫壞的程式碼」。今天聚焦五個考點：LLM 推論排程的狀態機設計、debug 既有 ML 程式碼的方法、NumPy shape 陷阱、pandas 時序特徵的資料洩漏防範，以及 AUC-ROC 的從零手刻。練習題取自 Anthropic 近期一份公開流出的 OA 真題：簡化版 GPU 請求排程器。
AI Engineer 面試日練 — 2026-08-27：LLM & Agent Engineering
2026 年的 AI Engineer 面試已經不再只考「RAG 怎麼做」，而是考你能不能在失敗模式下做出有依據的取捨。今天聚焦五塊：RAG 該不該升級成 agentic RAG、context window 的分層組裝與 lost-in-the-middle 問題、guardrails 怎麼擋住惡意輸入與輸出、RLHF 的 reward model 訓練流程，以及怎麼從 trace 裡分辨 retrieval 失敗、generation 失敗還是 agent 卡進無限迴圈。
AI Engineer 面試日練 — 2026-08-26：ML System Design
ML system design 面試考的是把商業目標翻譯成完整的機器學習系統，不是背 buzzword。今天聚焦四塊高頻考點：feature store 的 online/offline 雙軌與 point-in-time correctness、線上推論的延遲預算與 shadow mode、A/B test 該用什麼隨機化單位與怎麼分辨 novelty effect，以及用 PSI 偵測 data drift 和 concept drift 的差別。
AI Engineer 面試日練 — 2026-08-24：ML Fundamentals
ML fundamentals 面試考的不是背定義，而是拿到一個 train/val 落差時能不能走出一套診斷流程。今天聚焦四個高頻考點：bias-variance decomposition 與 learning curve 判讀、L1/L2 正則化的幾何直覺與選擇邏輯、loss function 要對齊商業目標而非預設值，以及 AdamW 為什麼把 weight decay 和 L2 正則化拆開處理。
AI Engineer 面試日練 — 2026-08-23：Behavioral（本週回顧）
AI Engineer 的行為面試不是講你做過什麼專案，而是讓面試官從你講故事的方式，反推你能不能扛更大的 scope、能不能在模糊情境裡自己定義問題、出包時會不會誠實講『我錯在哪』。今天用一個『RAG 系統上線後給錯答案，你怎麼揪出根因並穩住客戶信任』的故事框架練習，再回顧本週（週四到週六）練過的 ML System Design、Coding、Paper Reading 三個主題。
AI Engineer 面試日練 — 2026-08-22：Paper Reading（論文精讀）
Paper reading round 考的不是你有沒有把論文讀完，而是你能不能像親自做過這個研究一樣，講出關鍵設計選擇背後的 trade-off、指出實驗設計的漏洞，並預測下一步該怎麼做。今天用剛發表的 OneDayAgent（長程 agent harness，2026-08-04 掛上 arXiv）當練習素材，拆解 task decomposition、context 壓縮、verify-repair 三個核心機制，並完整跑一輪典型的論文追問。
AI Engineer 面試日練 — 2026-08-21：Coding（ML 手刻實作）
ML coding round 考的不是背 leetcode，而是能不能只用 NumPy 把 attention、k-means 這類 ML 元件從零寫出來，同時講清楚每一步的 shape 和複雜度。今天聚焦五個高頻考點：向量化思維、softmax 數值穩定性、shape 追蹤與複雜度分析、batch inference 的 padding/masking，以及手刻演算法時該怎麼驗證正確性。
AI Engineer 面試日練 — 2026-08-20：ML System Design
ML system design 面試的核心不是選哪個模型，而是怎麼讓模型在生產環境活下來。今天聚焦四個高頻考點：feature store 的 online/offline 分離、training-serving skew 的根因與防堵、模型部署策略（shadow/canary/blue-green），以及超越 HTTP error rate 的 ML-specific 監控。