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一个GitHub仓库，精选真实的DevOps面试题、故障流水线和Kubernetes挑战，用于动手实践式面试准备。
一条推文，分享了 10 个用于掌握数据结构和算法的 GitHub 仓库，包括 Coding Interview University、The Algorithms、JavaScript Algorithms 以及其他面试准备资源。
一条推文重点介绍了一个GitHub仓库，其中包含基于Alex Xu书籍的全面系统设计面试笔记，涵盖限流、一致性哈希、键值存储等主题。
文章详细拆解了 OpenAI 软件工程师的完整面试流程，按轮次分析了初筛、编码、系统设计、居家项目和终面背后的核心考点，并整理成一份可系统的工程师进阶清单。
JavaGuide 是一个面向 Java 后端面试准备的实用开源 GitHub 仓库，涵盖核心 Java、系统设计和常见面试题。
一条推文重点介绍了一份由MIT学生整理的PDF，被称为“量化圣经”，被誉为最好的量化面试资源之一，完整版本已在回复中分享。
Coding Interview University 的详细概述，这是一个免费的开源 GitHub 仓库，提供为期 8 个月的自学计划，涵盖数据结构、算法和系统设计，帮助准备大型科技公司的技术面试。
一位机器学习从业者宣布从7月16日开始启动一个新系列，从头讲解机器学习，涵盖直觉、代码和概念，帮助攻克面试和构建模型，包括LLMs和GenAI主题。
一份关于 40 个后端概念的指南，分为六个阶段，从 HTTP 基础到系统架构，旨在帮助工程师准备系统设计面试。
@Franc0Fernand0 的一条推文建议工程师在跳进LeetCode刷题之前，先掌握12个基础数据结构和算法主题，建议每周学习一个主题。
一条推广CS-Fundamentals GitHub仓库的推文，该仓库整合了数据结构与算法、操作系统、数据库管理系统、SQL、网络、面向对象编程和系统设计的笔记、速查表和面试题，以帮助求职准备。
该指南基于1765份真实职位描述和实际面试经历，为想转行AI工程师的人提供数据驱动的学习路径、面试准备和技能地图，是一个实用的开源资源。
一位开发者在GitHub上免费发布了他的机器学习面试准备指南，基于他从Google、LinkedIn、Snap、Coupang和StitchFix收到的真实问题，涵盖学习计划、编程、统计、系统设计等；该仓库现已获得12.4k星标。
Deep-ML 发布了针对 Jane Street 机器学习工程师和量化研究员职位的面试准备指南，涵盖学习主题和简历项目。
作者分享了机器学习面试准备技巧，并向求职者推荐了Chip Huyen的书籍和资源。
宣布'Competitive Programmer’s Handbook'免费可用，该书涵盖了技术面试准备所需的30个重要DSA主题。
一条推文强调了@neetcode1如何通过记录自己的面试准备过程建立一个成功的YouTube频道，以及后来进入谷歌如何给他的频道带来可信度和指数级增长。
Deep-ML 推出了一项高级功能，为 Anthropic 研究员和机器学习工程师角色提供面试准备，包括项目构建和逐轮指导。
Alisa Liu即将加入OpenAI，并完全免费公开了她的面试准备笔记和学习资源。
Alisa Liu将于下周加入OpenAI，并分享了一篇包含求职笔记的博客，其中包括LLM和数学资源。