Учебный план¶
English · Русский · AI Interview Atlas
Этот план помогает превратить чтение в объяснения, работающие примеры и обоснованные решения. Выберите AI-инженерию или AI-лидерство; в лидерском треке есть акценты Product, EM/Platform, Head/Director и TPM/Delivery. Отдельная дорожная карта проекта описывает развитие репозитория.
Базовый маршрут — восемь недель по 6–8 часов, редакционная оценка для опытных специалистов в разработке или продукте, которые проходят входную проверку ниже. Это не обещание пройти путь от новичка до эксперта и не научно подтверждённый срок подготовки. Восполнение пробелов и углублённая ветка потребуют дополнительного времени. Переходите дальше, когда есть подтверждение готовности, а не просто закончилась неделя.
Карта обучения помогает выбрать маршрут и связать специализированные руководства с этой базой. Кейсы AI-лидерства добавляют практику Product, EM/Platform, Head/Director и TPM/Delivery, дополняя восьминедельные таблицы ниже. Выполняйте их в отведённое время практики или продлите график, если выбранный объём требует больше работы.
На 05.10.2026 в атласе 82 приоритетных вопроса Engineering и 76 Leadership с чек-листами, чтением и примерами ответов. У всех 299 вопросов банка есть чек-лист и чтение; у 158 — написанные ответы на английском и русском. Восьминедельные таблицы сохраняют исходный выбор из 1–70; специализированные руководства ведут к добавленным E71–82 и L71–76. Здесь E12 — вопрос 12 на странице «С чего начать: AI-инженерия», а L12 — вопрос 12 на странице «С чего начать: AI-лидерство». Эти номера помогают выбрать материал для практики, но не доказывают, что конкретный работодатель задаст такой вопрос. Программа и упражнения — редакционные рекомендации, а не свидетельства об интервью в компаниях.
1. Определите отправную точку¶
Выделите 60–90 минут без конспекта. Объясните знакомую систему, назовите возможный сбой и предложите измерение. Затем выполните проверки своего трека. Запишите полученный результат, а не только уверенность в себе.
| Проверка | Подтверждение для инженерии | Подтверждение для лидерства | Если есть пробел |
|---|---|---|---|
| Программирование и данные | Напишите небольшую функцию на Python с тестами, прочитайте JSON, объясните размерности массивов и тайм-аут HTTP | Проследите запрос через клиент, сервис, модель и хранилище; укажите ответственность и обработку сбоев | Инженерия: Python, тесты и простые операции с массивами до кода модели. Лидерство: нарисуйте и объясните простой сервис вместе с инженером |
| Количественное рассуждение | Объясните умножение матриц, вероятности, производные и разделение обучения и валидации | Рассчитайте стоимость успешной операции; различите долю, количество и причинное утверждение | Разберите небольшие численные примеры; для инженерии перед сложным обучением добавьте линейную алгебру, матанализ и введение в ML |
| Понимание ML | Объясните обучение, инференс, переобучение и оценку на отложенных данных | Объясните, почему правдоподобный ответ бывает неверным и почему демо не означает готовность к выпуску | Прочитайте введение и обзор трансформеров в Hugging Face, главы 1–4; сначала восполните пробелы во вводном глубоком обучении |
| Решения и опыт | Объясните один реальный проектный компромисс и его проверку | Объясните одно реальное решение, свои полномочия, альтернативы и наблюдаемый результат | Подберите реальный пример и укажите недостающие подтверждения; не сочиняйте историю для поведенческого ответа |
Оцените попытки по шкале ниже. Если необходимая основа получила 0 или 1, выделите неделю на пробел и повторите проверку на другом примере. Лидерский трек не требует реализации трансформера; в инженерном красивое объяснение не заменяет работающий код и тесты. Для новой области может понадобиться несколько дополнительных недель — тогда выбирайте медленный маршрут.
2. Выберите глубину изучения¶
P0: рабочая основа до итогового пробного интервью. P1: углубление после P0, особенно если оно нужно по обязанностям роли. P2: специализация по выбору, если только целевая роль не делает её основной. Это приоритеты программы, а не рейтинг спроса на рынке. Для P2 достаточно короткой проверки понимания; выполнять сложные упражнения по всем таким темам за восемь недель не нужно.
| Тема атласа | Инженерия | Лидерство | Почему такой порядок; когда его менять |
|---|---|---|---|
| Основы LLM | P0 | P0 | Механизмы ограничивают проектные решения; лидеру нужны понятия, инженеру также размерности и расчёты |
| Инференс, serving и стоимость | P0 | P1 | Задержка, ёмкость и цена ограничивают решение; руководителям платформ — P0 |
| RAG и поиск | P0 | P1 | Наглядная практика качества данных, доступа и оценки; PM продуктов работы со знаниями — P0 |
| Агенты, инструменты и протоколы | P0 | P0 | Действия требуют явного состояния, полномочий, обработки сбоев и правил остановки |
| Дообучение и post-training | P1 | P2 | Сначала оценка и более простые альтернативы; для ролей обучения моделей — P0 |
| Оценка качества и наблюдаемость | P0 | P0 | Без неё нельзя решить, помогло ли изменение |
| Безопасность, защита и governance | P0 | P0 | Определяет допустимое поведение и того, кто принимает остаточный риск |
| Мультимодальность и голос | P2 | P2 | Добавляет особые данные и ошибки; для голосовых и визуальных продуктов — P0 |
| Дизайн AI-систем | P0 | P0 | Соединяет качество, зависимости, эксплуатацию и ограничения |
| Практический кодинг | P0 | P1 | Проверяет проект исполнением; EM практикует ревью/отладку, PM и TPM могут разбирать поведение |
| Стратегия и метрики AI-продукта | P1 | P0 | Устанавливает пользу и альтернативу созданию AI-решения |
| AI-платформа и операционная модель | P1 | P1 | Проясняет общие сервисы и ответственность; EM и руководителям платформ — P0 |
| Руководство инженерными командами | P2 | P1 | Управленческие решения требуют отдельной практики; EM — P0 |
| Программы и delivery | P1 | P0 | Делает явными неопределённость, зависимости и решения о запуске |
| Прикладные и клиентские сценарии | P0 | P0 | Проверяет перенос понятий на незнакомую задачу |
| Платежи и регулируемые отрасли | P2 | P2 | Требует отраслевых моделей сбоев и полномочий; повышайте приоритет только для соответствующей роли |
| Поведенческие вопросы и ценности | P0 | P0 | Реальные примеры показывают суждение, ответственность и способность учиться |
Выберите акцент роли. PM/продукт: discovery, метрики пользы, UX и эксперименты. EM/платформа: архитектура, надёжность, стоимость, развитие команды и эксплуатационная ответственность. TPM/программы: зависимости, записи решений, готовность и координация запуска. Это акценты, а не освобождение от общей базы P0. Выбирайте специализации по реальным обязанностям и датированным свидетельствам о компании; одного названия должности недостаточно.
Head/Director: если роль отвечает за портфель, бюджет или несколько команд, добавьте кейсы H1–H3 из дополнения: распределение инвестиций, build/buy и оргизменения. В банке теперь есть прямые редакционные вопросы о портфеле, выходе от поставщика и управлении менеджерами, с ответами и чтением; они не подтверждают полноту директорской программы или отдельный AI-процесс director-интервью; аудит Leadership явно показывает пробелы. Название Director без соответствующих полномочий требует другого масштаба практики.
Не переносите проценты радара в расписание. В радаре 79 вакансий: 17 инженерных и 62 лидерские. Инженерный трек скрыт, поскольку не достиг минимума в 20; опубликованная лидерская выборка смещена к финтеху и бизнес-ПО. Её 40% по отраслевой теме не делают платежи обязательной базой для всех. Ограничения описаны в методологии.
3. Практикуйтесь с проверяемым результатом¶
До чтения ответьте вслух или набросайте решение по памяти. Прочитайте нужный раздел источника и чек-лист атласа, затем исправьте объяснение или реализацию. Получите обратную связь от коллеги, тестов или сверки с источником. Запишите ошибку и её причину. Через некоторое время повторите попытку без конспекта, изменив условие задачи; каждую неделю возвращайтесь к старым вопросам.
Воспроизведение по памяти и распределённая практика поддерживаются исследованиями обучения (эксперимент со словами, эксперимент с научными текстами, обзор исследований), но эти работы не проверяют результат AI-интервью или это расписание. Повтор примерно через два дня и ещё раз на следующей неделе — удобный организационный выбор, а не научно оптимальный интервал. Примеры ответов нужны для обратной связи, а не заучивания. Если используете AI-критика, проверяйте его замечания по источникам или тестам: сама оценка модели ничего не доказывает.
| Балл | Наблюдаемое подтверждение |
|---|---|
| 0 | Нет связного ответа или рабочего подхода; остаётся принципиальная ошибка |
| 1 | Термины знакомы, но нужны подсказки, упущен важный механизм или нет проверки результата |
| 2 | Самостоятельно объясняет или реализует механизм, называет допущения и компромисс, предъявляет уместную проверку |
| 3 | Дополнительно справляется с изменённым условием, находит сценарий сбоя и объясняет границы применимости |
Оценивайте каждый недельный результат и каждую попытку ответа. Для перехода нужны не менее 2 за результат и за отложенную попытку, а также конкретная проверка из строки плана. Нельзя скрывать средним баллом утечку через права доступа, выдуманный эпизод или провал теста корректности: исправьте и повторите. Записывайте дату, вопрос/тему, результат, балл, замечание и дату следующей попытки. Порог — редакционное правило обучения, а не прогноз найма.
Обычная неделя: 1½ часа чтения, 2½–3½ часа реализации или анализа, час объяснения без конспекта и 1–2 часа обратной связи и отложенных повторов. Выбирайте примерно пять новых приоритетных вопросов в неделю, начиная с номеров 1–40, и возвращайтесь к слабым старым. Диапазоны номеров — наборы для выбора, а не дополнительные задания: берите подходящие вопросы, а остальные переносите на менее загруженные или последние недели. Вопросы другого трека — необязательные замены, а не добавочная квота. До итогового интервью попробуйте вопросы 1–40 своего трека хотя бы раз, а из 41–70 — те, что нужны для целевой роли; для P2 допустима короткая проверка понимания. Оставшиеся пробелы должны быть видны.
4. Инженерия: базовые восемь недель¶
Соберите одного небольшого помощника по публичным или вымышленным документам. Ограничьте объём так, чтобы его можно было проверить. Правила доступа и список сбоев вводите с первой недели; шестая углубляет безопасность, а не впервые знакомит с ней. Для каждой недели указана часть материала, а не требование пройти весь курс.
| Неделя | Что читать и разбирать | Результат и критерий перехода |
|---|---|---|
| 1 — основы | Hugging Face, разделы глав 1–4 о трансформерах, моделях и токенизаторах; E1–3, attention и KV cache; E38, causal attention; E41–42 и E57, эксперты, латентное и быстрое точное внимание | Маленький расчёт attention на CPU с causal mask; таблица размерностей и памяти. Тесты показывают, что будущие токены не влияют на выходы предыдущих позиций; допущения о памяти объясняются без конспекта |
| 2 — сначала оценка | FSDL bootcamp, LLMOps; E14, оценка поиска и генерации; E27–29, судьи и критерии выпуска; E51–52 и E68–69, обоснованность и оценка рассуждений; E59, жалоба на регрессию | Классификация ошибок и 30–50 публичных или синтетических примеров с ожидаемыми подтверждениями, разделённых на разработку и проверку. Разберите расхождения вручную; отличите ошибку поиска от ошибки ответа и назовите ограничения выборки |
| 3 — поиск | FSDL bootcamp, augmented language models; E12–16, E46–47 и E66 и материалы в теме RAG; E58, вопросы к хранилищу данных | Сравните лексическую базу с одним изменением поиска. На одинаковых примерах запишите релевантность, подтверждённость ответа и задержку. Покажите запрет доступа и устаревший документ; не используйте проверочные примеры для настройки |
| 4 — действия | Building effective agents, workflows и агенты, интерфейсы инструментов, остановка; E18–21; E40, асинхронные батчи; E48–50, MCP, память и несколько агентов; E55 и E60, цикл агента и обратимые действия | Ограниченный процесс вызова инструментов с заглушкой внешнего сервиса. Тесты покрывают неверные аргументы, тайм-аут, повтор и остановку; повтор не должен незаметно дублировать значимое действие |
| 5 — эксплуатация и архитектура | FSDL bootcamp, deployment/LLMOps; E6–11 и E34–37, дизайн систем; E43–45, E53–54, E56 и E70, кеширование, бюджет рассуждений, API модели, задержка; первичные материалы при вопросах | Расчёт ёмкости/стоимости и архитектурная схема. Отделите измеренные входы от допущений, проследите запрос и найдите внесённую задержку; сравните два решения при одинаковом требовании к качеству |
| 6 — риск и выпуск | Профиль NIST, обзор и подходящие действия Govern/Map/Measure/Manage; E28, E30–31; L1–4, границы доверия | Модель угроз, минимальная запись трассировки, план отката и чек-лист выпуска. Покажите отказ в доступе к инструменту и срабатывание запрета выпуска; назовите владельца остановки и данные, которым нельзя попадать в трассировки |
| 7 — адаптация или специализация | Hugging Face, подходящие главы 10–12; E22–26 и E61–65, адаптация, память при обучении и обучение с подкреплением. Для голоса/зрения вместо реализации обучения — E32–33 и материалы темы | Записка со сравнением промптинга, поиска и адаптации либо план проверки модальности. Свяжите выбор с наблюдаемым сбоем; добавьте дешёвую альтернативу и проверку регрессий. Запуск обучения необязателен |
| 8 — перенос и пробное интервью | Остальные инженерные приоритеты, включая E67, ответственность за код, написанный с AI; прикладные сценарии; поведенческие вопросы | Покажите помощника, защитите решение при незнакомом ограничении и разберите реальную прошлую ошибку. Замечания коллеги/тестов выявляют пробелы; отложенная попытка проходит шкалу без чтения готового ответа |
Набор из 30–50 примеров — небольшое учебное упражнение, а не статистическое доказательство качества, безопасности или готовности к эксплуатации. Для такого утверждения нужны подходящий способ отбора, при необходимости больший объём подтверждений и отраслевая проверка.
Без GPU: небольшие массивы и CPU-тесты, лексический поиск, статические документы, сохранённые примеры ответов и детерминированные заглушки инструментов. Разрешённая облачная модель необязательна; установите лимит расходов. Заглушки проверяют управление процессом, а не качество модели. Табличный расчёт — оценка, а не бенчмарк сервинга. Укажите, какие возможности вы не проверили.
Углублённая ветка: после входной базы возьмите задания Stanford CS336 по основам, системам, масштабированию, данным и alignment. Выберите задание под конкретный пробел; полный курс выходит за бюджет восьми недель. Системные задания и обучение могут требовать вычислительных ресурсов, более сильного PyTorch и математики. Чтение решений не равно выполнению заданий.
5. Лидерство: базовые восемь недель¶
Используйте один вымышленный или публичный продуктовый кейс. Делайте документы с решениями, которые другой человек сможет оспорить. Реальные карьерные примеры храните отдельно и излагайте правдиво; учебный кейс не становится вашим профессиональным достижением.
| Неделя | Что читать и разбирать | Результат и критерий перехода |
|---|---|---|
| 1 — задача и база | PAIR, потребности и успех; FSDL teams/PM, дизайн продукта; L6–9; L65–66, дорогой MVP и исследование в enterprise | Одностраничное описание возможности: пользователь, задача, текущий обходной путь, результат и альтернатива без AI. Назовите наблюдение, после которого остановитесь; отделите свидетельства от допущений |
| 2 — метрики и оценка | PAIR, оценка успеха и обратная связь; L10–15; L44–45, метрика ответного движка и оценка без данных клиентов; E14, оценка этапов | Дерево метрик и учебный набор из 30–50 примеров с метками ошибок. Разделите использование, успешность задачи, качество и вред; объясните, почему рост вовлечённости может вводить в заблуждение |
| 3 — техническое суждение | Hugging Face, понятия главы 1; FSDL bootcamp, augmentation; L29–34; L41–43, выбор модели, сценарии для агентов и цены; L52, L64 и L70, работа с клиентами | Записка о вариантах клиентского пилота: поиск, промптинг, адаптация или отказ от AI. Укажите допущения о доступе к данным, интеграции, задержке и стоимости; защитите отказ от одного варианта при изменённом условии |
| 4 — безопасность и полномочия | Профиль NIST, нужные категории риска и предлагаемые действия; PAIR, контроль и сбои; L1–5; L53 и L67–68, исключения из мер контроля, модерация и интерпретируемость | Реестр рисков с владельцами, мерами и решениями об остаточном риске. Разберите неверный ответ и неразрешённое действие; укажите условие остановки и путь эскалации. Это не юридическая сертификация |
| 5 — организация работы | FSDL teams/PM, роли и структура команд; L16–24; L46–49 и L59–61, ревью, найм, качество, масштаб команды и общие платформы; L69, доступ к общим данным | PM: карта ответственности продукта и платформы. EM/платформа: мандат команды и реальный пример развития сотрудника. TPM: карта зависимостей и владельцев решений. Каждый вариант разрешает неоднозначность ответственности и задаёт эскалацию нерешённого спора |
| 6 — исполнение при неопределённости | FSDL teams/PM, планирование ML-проектов; Building effective agents, простейшее обоснованное решение; L25–28; L50–51 и L57–58, исследовательские вехи, готовность, ошибка в оценке и сорванная зависимость | Поэтапный план пилота и запуска с критериями выхода, откатом и ролями принимающих решения. Перестройте план при срыве зависимости или падении качества; защищайте результат пользователя, а не только дату |
| 7 — глубина по роли | PM: PAIR, доверие/ментальные модели и L13–14. EM/платформа: L17–23 и L63, плюс E9–11. TPM: L26–28 и сценарии управления программами. Для соответствующей отрасли — L35–37 и L62 | Решение под критикой: PM проверяет UX/метрику; EM/платформа разрешает вопрос цены, надёжности и ответственности; TPM проводит разбор готовности. Нужны подтверждение, альтернатива, владелец и условие пересмотра; отраслевую ветку берите по необходимости |
| 8 — пробное лидерское интервью | L38–40, L54–56 и оставшиеся лидерские приоритеты; поведенческие вопросы | За пять минут представьте рекомендацию, ответьте на уточнения и разберите два реальных примера. Отделите свои действия от командных, наблюдаемые результаты от догадок. Повторите слабый кейс после замечаний; зафиксируйте непройденные проверки |
6. Измените темп¶
Двухнедельный спринт: это отбор пробелов, а не сжатые восемь недель. Неделя 1: входная проверка, две слабые темы P0 по целевой роли, попытки ответить на 8–10 вопросов и один небольшой диагностический результат. Неделя 2: исправление, два реальных поведенческих примера, одно пробное интервью и повтор слабых ответов. Специализации и сложное обучение отложите. Запишите непроверенное; близкое интервью не означает освоения материала.
Двенадцать недель и дольше: недели 1–2 оставьте для базы, базовые недели 1–6 распределите по неделям 3–10, а недели 11–12 — для специализации и итогового интервью. Сохраняйте отложенные повторы каждую неделю. Если проверки не пройдены, добавьте время; новичку может понадобиться отдельный вводный курс ещё до этого маршрута.
Завершение означает журнал попыток, исправленные результаты и успешные отложенные повторы по выбранной области P0. Это не сертификат курса, не гарантия прохождения интервью и не разрешение эксплуатировать учебную систему.
Исследовательская основа и ограничения¶
Источники проверены 28.09.2026. Приоритеты, недельная нагрузка, размеры упражнений, интервалы повторов и пороги шкалы — редакционные решения атласа. Курсы помогают выбрать содержание, но их авторы не одобряли этот план. Старые материалы полезны для понятий, а не актуальных инструкций API; перед запуском примеров сверьтесь с текущей документацией.
| Источник | Дата/версия | Что использовано; ограничение |
|---|---|---|
| S1: Stanford CS336 | Весна 2026 | Глубина входной базы и необязательная последовательность заданий; сложный курс, не общий входной барьер |
| S2: Hugging Face LLM course | Текущая страница без даты | Разделы об основах, данных/токенизаторах и сложных темах; нужен Python, предварительное вводное глубокое обучение рекомендовано |
| S3: FSDL LLM bootcamp | Весна 2023 | Жизненный цикл системы и augmentation; исторические инструменты |
| S4: FSDL teams and PM | 26.09.2022 | Роли, неопределённое исполнение и продуктовые решения; не свидетельство о текущем найме |
| S5: Building effective agents | 19.12.2024 | Простые варианты до наращивания автономности; рекомендации поставщика, инструменты изменились |
| S6: Google PAIR Guidebook | Опубликован 08.05.2019; обновлён 18.05.2021 | Вопросы о потребностях, доверии и сбоях с точки зрения человека; ссылка для чтения, рабочие листы не воспроизводятся |
| S7: NIST AI 600-1 | 26.07.2024 | Добровольный профиль рисков генеративного AI; не сертификат соответствия и не юридическая консультация; полный текст |
| S8: Karpicke и Roediger | 2008 | Эксперимент с воспроизведением при изучении слов; технические интервью не проверялись |
| S9: Karpicke и Blunt | 2011 | Эксперимент с воспроизведением научных текстов; не подтверждает перенос и сроки этой программы |
| S10: Dunlosky и соавторы | 2013 | Обзор исследований в пользу самопроверки и распределённой практики; не первичный эксперимент и не гарантия для любой задачи |