ML coding 面試考的不是背 LeetCode 樣板,而是能不能用 NumPy 徒手寫出 building blocks(linear、residual、layer norm、causal self-attention)並且看得懂別人的訓練/推論迴圈在哪裡壞掉。今天聚焦四個概念:coding 面試的真正考點是徒手實作能力而不是背答案;BPE tokenizer 的核心是「頻率統計 → 迭代合併 → 用同樣的合併順序 encode」,順序錯了 encode 就會跟 decode 對不上;batch inference 的吞吐量/延遲取捨要處理不同長度序列的 padding 與浪費運算;NumPy 向量化的判斷依據是「這段迴圈裡有沒有跨元素依賴」。練習題是 Glean 技術篩選常出的題目:實作一個 BPE tokenizer,走一遍從訓練到 encode/decode 的完整思路。
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。
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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 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。