Источник
Telegram: book_cube
Пост с обзором книги и ключевыми тезисами по формату подготовки.
AI Engineering Interviews (AI Engineering Interviews: 300 Generative AI Interview Questions and Answers)
Авторы: Mina Ghashami, Ali Torkamani
Издательство: O'Reilly Media, Inc. (Early Release)
Объём: В процессе написания (готовность ожидается в декабре 2026)
Early Release-книга от O'Reilly про подготовку к GenAI интервью: 300 вопросов с разбором хороших ответов, ошибок и ключевых акцентов.
ОригиналСтатус книги и что доступно уже сейчас
Книга находится в режиме Early Release. По данным O'Reilly, ориентир по готовности полной версии - декабрь 2026 (estimated release date: December 25, 2026).
На платформе уже доступны главы:
- Prompt Engineering
- Machine Learning Foundations
- Transformer Architecture
Связанная глава
Prompt Engineering for LLMs
Практики промптинга и LLM workflows как база для интервью-блока.
Что обещает формат книги
300 реальных вопросов из индустрии по GenAI/AI Engineering.
Для каждого вопроса: expected answer shape, ключевые акценты и частые ошибки.
Покрытие полного интервью-процесса: от базовых знаний до продвинутых ролей.
Фокус на практическом объяснении архитектуры, обучения, inference и evaluation.
Как это воспринимается на практике
По духу книга напоминает методичку для подготовки к экзамену: есть базовая теория, затем большой пул типовых вопросов и ожидаемые ответы. Это хорошо работает как инструмент самопроверки и ускоренной подготовки перед интервью, но хуже подходит как единственный фундаментальный учебник.
Сильные стороны
Высокая прикладная ценность для подготовки к интервью в короткие сроки.
Четкая структура вопросов и быстрый фидбек по качеству ответа.
Объяснения сложных тем простым языком, с визуальной поддержкой.
Подходит как чеклист для самопроверки перед собеседованием.
Ограничения и как нивелировать
Формат Q&A полезен для тренировки, но не заменяет фундаментальные учебники.
Есть риск заучивания шаблонов без глубокого понимания принципов.
Книга в статусе Early Release, поэтому содержание еще будет меняться.
Связанная глава
AI Engineering (Chip Huyen)
Более системный взгляд на разработку AI-продуктов в production.
Практический план чтения
- Сначала закрыть базу: Prompting, ML foundations, Transformer fundamentals.
- Дальше проходить вопросы блоками по темам, фиксируя слабые зоны.
- По каждой теме готовить 2-3 развернутых устных ответа с примерами.
- За 1-2 недели до интервью делать mock-сессии по mixed question sets.
Кому особенно полезна книга
- Инженерам, которые идут на роли GenAI Engineer / AI Engineer.
- Разработчикам, которым нужен структурированный interview drill по LLM-тематике.
- Кандидатам, которые хотят быстро закрыть пробелы перед серией интервью.
Где читать и что открыть рядом
O'Reilly: AI Engineering Interviews
Early Release-версия книги и обновления по мере написания.
Telegram обзор
Краткие тезисы и личная оценка формата книги.
Для более фундаментальной базы смотри также Hands-On LLM и ML System Design.