Microsoft

English · Русский · AI Interview Atlas › Компании

Бигтех · Международный · Этапы проверены 2026-09-26

Обычно две–четыре беседы до часа каждая. На технических раундах просят писать код на самом сильном для вас языке в инструменте, который запускает код, и тестировать, прежде чем сказать «готово».

На этой странице: Этапы интервью · Официальные материалы для подготовки · Вопросы (15)

Роли

• AI-инженерия: Разработчик ПО (общий процесс интервью)
• AI-лидерство: AI-продакт-менеджер (от senior до group)

Этапы интервью

Этап	Что происходит	Основание
Скрининг и интервью	На части ролей сначала короткий скрининг. Обычно интервью — это две–четыре беседы до часа с будущими коллегами из команды и смежных функций; на некоторых ролях просят примеры кода, портфолио или другие рабочие материалы.	✅ подтверждено компанией How we hire, Microsoft Careers, проверено 2026-09-26
Технические интервью	Раунды около 45 минут: решение задач, дизайн, чистый код и тестирование в стороннем инструменте, где код компилируется и запускается; писать на языке, который знаете лучше всего, а не псевдокодом.	✅ подтверждено компанией Technical interviewing, Microsoft Careers, проверено 2026-09-26
Путь AI-продакт-менеджера	Скрининги с рекрутером и нанимающим менеджером примерно по 30 минут, затем три–шесть часовых раундов: поведенческий, дизайн AI-продукта, техническая и AI-грамотность, стратегия, execution и приоритизация, работа со смежными командами.	† гайд или подборка Microsoft AI Product Manager Interview Guide, Aced (formerly Exponent), проверено 2026-09-26

Кодинг: зависит от роли. Обязателен на технических интервью (Technical interviewing, Microsoft Careers, проверено 2026-09-26)

Официальные материалы для подготовки

• How we hire, Microsoft Careers, проверено 2026-09-26
• Technical interviewing, Microsoft Careers, проверено 2026-09-26

Вопросы, о которых сообщали для Microsoft

Инференс, serving и стоимость

• Разграничьте time to first token, time per output token, inter-token latency и throughput при сравнении систем инференса.
  • Знания · Где спрашивали: Microsoft †, Perplexity † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение отличать задержку для пользователя от совокупной пропускной способности.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Определить TTFT как очередь плюс prefill, TPOT и inter-token latency как темп декодирования, throughput как ёмкость.
    • Объяснить, как больший батч обменивает скорость декодирования для пользователя на throughput и как prefill прерывает декодирование.
    • Сравнивать при одинаковой нагрузке и распределении длин: p50 и p99 по каждой задержке, throughput в пределах целей.
  • Читать: vLLM documentation (vLLM project)
• Вам поручили снизить стоимость инференса на порядок. Расставьте меры по приоритету и объясните, как проверить достижимость цели.
  • Прикладной сценарий · Где спрашивали: Amazon †, Microsoft † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение оценить экономию при явных ограничениях качества и задержки.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Измерить стоимость успешной задачи при нужном качестве и SLO.
    • Сравнить меньшие модели, сокращение контекста, переиспользование, батчинг и точность.
    • Измерить каждое изменение и проверить, достигается ли цель в совокупности.
  • Читать: Optimizing inference (Hugging Face Transformers docs) · Site Reliability Engineering (Google)

RAG и поиск

• Когда стоит объединить лексический и векторный поиск и как свести их ранжирование?
  • Знания · Где спрашивали: Microsoft †, Perplexity † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение учитывать точные термины и смысловое сходство.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Объяснить пользу лексического поиска для идентификаторов и векторного для перефразировок.
    • Свести ранжирование, не предполагая сопоставимости исходных оценок.
    • Проверить вклад каждого поиска и переранжирования на фиксированном наборе релевантности.
  • Читать: Contextual Retrieval in AI Systems (Anthropic)
• Где разместить cross-encoder reranker в поисковом пайплайне и когда выигрыш качества оправдывает задержку?
  • Знания · Где спрашивали: Microsoft †, Perplexity † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение сбалансировать число кандидатов, полноту поиска и стоимость переранжирования.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Сначала получить широкий набор кандидатов, затем оценить пары запроса и документа reranker-ом.
    • Отдельно измерить полноту первого поиска: reranker не вернёт документ, которого нет на входе.
    • Сравнить число кандидатов и размер итогового контекста по качеству на отложенных вопросах и полной задержке.
  • Читать: Contextual Retrieval in AI Systems (Anthropic)
• Спроектируйте поиск с соблюдением прав исходной системы, включая изменения разрешений и общие кеши.
  • System design · Где спрашивали: Databricks †, Microsoft †, Palantir † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение обеспечить проверку доступа на всём пути до ответа.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Передавать идентичность и проверять доступ до попадания текста в модель.
    • Согласовать изменения прав, удаления и ключи кеша с политикой доступа.
    • Проверить запрет и отзыв доступа; ссылки и логи должны соблюдать ту же границу.
  • Читать: Document-level access control (Microsoft Learn)

Агенты, инструменты и протоколы

• Что MCP стандартизирует между AI-приложением и внешним сервисом сверх формата function call модели?
  • Знания · Где спрашивали: Microsoft † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение отличать транспорт и возможности протокола от решений модели.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Отделить выбор вызова моделью от того, как клиент находит сервер и обращается к нему.
    • Назвать, что фиксирует протокол: транспорт, обнаружение возможностей и типизированные инструменты, ресурсы и промпты.
    • Обсудить границу доверия: подключённый сервер поставляет и возможности, и недоверенный контент.
  • Читать: Model Context Protocol specification (Model Context Protocol) · Security Best Practices (Model Context Protocol)

Дообучение и post-training

• Выберите между изменением промпта, retrieval и дообучением для неудачной AI-функции; учтите свежесть данных, задержку и полную стоимость.
  • Прикладной сценарий · Где спрашивали: Databricks †, Microsoft †, OpenAI † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение выбрать вмешательство по выявленной причине ошибки.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Разделить нехватку знаний, плохие инструкции и нежелательное поведение.
    • Задать промптовый baseline; проверить retrieval для свежих знаний с источниками.
    • Дообучать при достаточных характерных примерах и сравнить полную стоимость и отложенное качество.
  • Читать: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., arXiv) · LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models (Hu et al., arXiv)

Дизайн AI-систем

• Спроектируйте помощника по десяти миллионам корпоративных документов с индивидуальными правами и постоянно меняющимся корпусом.
  • System design · Где спрашивали: Amazon †, Databricks †, Microsoft †, OpenAI † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Умение связать загрузку, поиск, контроль доступа и обслуживание в рабочую систему.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Уточнить объём запросов, свежесть и семантику прав до расчёта мощности.
    • Разделить загрузку и версии индекса с проверкой прав и поиском во время запроса.
    • Оценить обоснованность ответов и проверить отзыв прав, устаревание и частичные отказы.
  • Читать: Document-level access control (Microsoft Learn) · Contextual Retrieval in AI Systems (Anthropic)
• Спроектируйте помощника для встреч: запись, различение говорящих, публикация итогов и поручений в подключённые системы.
  • System design · Где спрашивали: Microsoft †
  • Что проверяет: Умение согласовать обработку аудио, атрибуцию и надёжность интеграций.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Разделить распознавание речи и диаризацию; сопоставлять говорящих с людьми по отдельным аудиоканалам участников, где они есть.
    • Привязывать каждое поручение к фрагменту расшифровки, исполнителю и уверенности до любой публикации.
    • Публиковать с ключом идемпотентности на каждый пункт, чтобы повторы не создавали дубли задач, и давать пользователю сначала подтвердить.
  • Читать: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision (Radford et al., arXiv) · Designing robust and predictable APIs with idempotency (Stripe)

Стратегия и метрики AI-продукта

• Как вы расставите приоритеты функций AI-ассистента для письма в Microsoft Word?
  • Продуктовый кейс · Senior · Где спрашивали: Microsoft † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Учитывает ли приоритизация пользу, надёжность и соответствие рабочему процессу.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Разделить задачи письма и найти трудности в текущем процессе.
    • Сопоставить ожидаемую пользу, риск качества, трудоёмкость и зависимости.
    • Выбрать узкий первый релиз и измерять принятую пользователем полезную помощь.
  • Читать: Measuring the User Experience on a Large Scale: User-Centered Metrics for Web Applications (Rodden, Hutchinson and Fu, Google Research) · Rules of Machine Learning (Google for Developers)
• Как вы измерите успех AI-функции в продукте Microsoft?
  • Продуктовый кейс · Senior · Где спрашивали: Microsoft † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Связывают ли метрики поведение модели с результатами для пользователя и бизнеса.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Назвать цель пользователя и наблюдаемый признак успешно выполненной задачи.
    • Разделить внедрение, удержание, качество задачи, задержку и стоимость.
    • Использовать базовую линию или эксперимент и учитывать манипулирование метриками.
  • Читать: Measuring the User Experience on a Large Scale: User-Centered Metrics for Web Applications (Rodden, Hutchinson and Fu, Google Research)
• Какие бизнес-сценарии подходят для AI-агентов и как их сравнить?
  • Продуктовый кейс · Senior · Где спрашивали: Microsoft † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Различаете ли вы пользу автономных действий и их эксплуатационную цену.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Оценивать сценарии по объёму, проверяемости результата, допустимости ошибки и обратимости.
    • Отделять пользу совершённого действия от стоимости надзора и исправлений.
    • Сравнивать с более дешёвым вариантом: промптом, фиксированным процессом или обычной автоматизацией.
  • Читать: Building Effective AI Agents (Anthropic)
• Объясните продуктовые компромиссы при выборе модели.
  • Знания · Senior · Где спрашивали: Microsoft † · ✍ Ответ
  • Что проверяет: Учитываете ли вы одновременно качество на задаче, цену, задержку и ограничения.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Сначала зафиксировать задачу и планку качества, затем измерить модели-кандидаты на своих данных.
    • Сравнить стоимость успешного результата и задержку в том виде, в каком её чувствует пользователь.
    • Добавить ограничения, отсекающие модель: регион развёртывания, обращение с данными, изменения со временем.
  • Читать: Reasoning models (OpenAI API documentation)

Программы и delivery

• Расскажите об AI-продукте, созданном с нуля, и о том, как вы довели его до выпуска.
  • Самопрезентация · Senior · Где спрашивали: Microsoft †
  • Что проверяет: Умеете ли вы объяснить полный путь до выпуска, а не только создание прототипа.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Выбрать продукт, дошедший до реальных пользователей, и начать с проблемы и того, почему ей подходил AI.
    • Отдать большую часть ответа пути от прототипа к продакшену: набор для оценки, планка качества, обработка сбоев, решение о запуске.
    • Закончить внедрением и результатом после запуска и тем, как качество отслеживали и улучшали на реальном трафике.
  • Читать: Your AI Product Needs Evals (Hamel Husain)

Поведенческие вопросы и ценности

• Расскажите о техническом решении, которое вы отстаивали, но которое оказалось ошибочным.
  • Поведенческий · Senior · Где спрашивали: Microsoft †
  • Что проверяет: Умеете ли вы пересмотреть позицию и исправить последствия.
  • Сильный ответ покрывает:
    • Выбрать решение, которое вы убедили других принять, чтобы отказ от него чего-то вам стоил публично.
    • Назвать сигнал, показавший ошибку, сколько времени вы шли к её признанию и почему.
    • Описать, как вы открыто отменили решение, исправили последствия и изменили то, как продвигаете решения.
  • Читать: Postmortem Culture: Learning from Failure (Google)

← Meta · Spotify →