本文讨论了高级AI/ML面试从理论知识转向实践问题解决技能的转变。文章强调，面试现在侧重于候选人将如何处理实际问题，例如凌晨2点的突然延迟峰值或模型输出不正确。文章涵盖了15个面试问题及其有效答案，重点关注检索增强生成（RAG）系统、减少幻觉、智能体架构、生产LLM运维、模型选择、系统设计和研究评估等领域。 AI
影响 强调了AI专业人员不断变化的技能要求，重点关注生产环境中的实际问题解决能力。
排序理由 文章讨论了AI/ML职位的面试实践，侧重于实践技能而非理论知识。
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<h4>15 questions that separate engineers who’ve shipped production AI from those who’ve only read about it — and the answers that actually hold up when the latency doubles overnight and nobody knows why.</h4><p>Most senior AI/ML interview prep stops at theory. Backpropagation. Tr…