ML/AI 面试准备的重点在于夯实基础和实战能力。面试官普遍要求你具备以下几方面：
1. 核心机器学习知识不可忽视。熟悉随机森林、KNN、SVM、逻辑回归等算法，并能解释其内部原理。虽然有人指出缺少梯度提升树等，但扎实基础始终是考核关键。
2. 实战编码主要用 PyTorch（极少用 TensorFlow）。面试不会要求你用原生 Python 从头实现反向传播，但你需要用 PyTorch搭建模型、层或训练循环。
3. 编程能力同样重要。绝大多数公司都会考察数据结构和算法，类似 NeetCode 150 题目的考题。至少完成 120 至 150 道题目，包括一些偏难的挑战。对于那些专注于机器学习工程的岗位，编程题和系统设计能力缺一不可。
4. 针对RAG或Agent类岗位，考查不仅在理论架构，还要求能动手实现。你可能会被问到如何选择合适的 RAG 模型、降低 token 使用成本、解释 MMR 算法，甚至如何构建知识图谱与嵌入器。理论与实践双管齐下才是王道。
5. 项目经验比简历更有说服力。拥有 5 个高质量的项目展示你的全流程机器学习能力，比如独特的 RAG 系统或完整的 ML 管道，并将它们部署在易于面试官浏览的作品集网站上。
不仅仅是刷题或死记理论，实战经验和系统设计思维才是衡量真正能力的标准。这种考核方式也引起了一些质疑，有人认为题目过于机械，忽略了实际工作中的应用场景，但扎实的基础和真实项目经历依然是面试中的硬实力。
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