Skip to content
所有標籤

#coding

4 篇文章
daily AI Engineer 面試日練

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 deep-dive

BytePlus ModelArk Coding Plan:字節跳動的 AI 編碼訂閱方案

BytePlus ModelArk Coding Plan 提供 Lite($10/月)和 Pro($50/月)兩種訂閱,整合 DeepSeek-V4、GLM-5.2、Seed-2.0 等多模型,支援 Claude Code、Cursor 等主流工具,Lite 月配額約 24,000 次請求,Pro 為其 5 倍。

daily AI Engineer 面試日練

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。

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。