yoklateknik mülakat
GelişimGeçmiş

AI Engineer Mid Mülakat Soruları

1713 doğrulanmış AI Engineer Mid mülakat sorusu — cevaplarıyla çöz, açıklamalarıyla öğren, gerçek simülasyonda kendini test et.

Gerçek simülasyonu dene →

Örnek sorular

Agents Tool UseZorluk 2
Bir agent, görevi tamamlandığına karar verene kadar araç çağırmaya ve muhakeme etmeye devam edecek şekilde tasarlanmış. Bir bug ya da kafa karıştırıcı bir araç sonucu yüzünden sonsuza kadar çalışmasını önlemek için hangi güvenlik önlemi eklenmeli?
  • aHerhangi bir aracı konuşma başına birden fazla çağırma olasılığını tamamen kaldır.
  • bDöngünün hiçbir sınır olmadan süresiz çalışmasına izin ver; iyi yazılmış bir prompt modelin er ya da geç araç çağırmayı kendiliğinden bırakmasını güvenilir biçimde garanti eder.
  • cMaksimum bir iterasyon sayısı ya da zaman/maliyet bütçesi belirle; bu limite ulaşıldığında döngü zorla durdurulup bir fallback yanıt döndürülür.✓
  • dModelin temperature'ını artır ki daha çeşitli eylemler üretsin ve tekrarlayan örüntülerden çıksın.
Açıklama:Sabit bir iterasyon veya bütçe limiti, kaçak agent döngülerine karşı standart güvenlik önlemidir; limite ulaşıldığında uygulama döngüyü durdurur ve modelin kendiliğinden sonlanmasına güvenmek yerine bir fallback döner. Salt bir prompt sonlanmayı garanti edemez; temperature artırmak da altta yatan döngü-kontrol sorununu çözmez.
Agents Tool UseZorluk 2
Bir araç çağrısı, hedef servisin bir hata döndürmesi (ör. geçersiz parametre) nedeniyle başarısız oluyor. Agent loop içinde bunu ele almanın önerilen yolu nedir?
  • aHata mesajını modele aracın sonucu olarak geri ver; böylece hatayı muhakeme edip retry mi yapacağına, argümanları mı düzelteceğine yoksa vazgeçeceğine karar verebilsin.✓
  • bHatayı tamamen sessizce yok say ve modelin, araç çağrısının aslında başarılı olduğunu varsaymasına izin ver.
  • cTüm konuşmayı hemen çökert ve hiçbir zarif kurtarma girişiminde bulunmadan ham, işlenmemiş bir exception'ı doğrudan son kullanıcıya göster.
  • dModele hiçbir şeyin gerçekten yanlış gittiğini hiç bildirmeden, arka planda aynı çağrıyı sınırsız sayıda otomatik olarak tekrarla.
Açıklama:Hatalar, başarılı bir sonuç gibi modele bir gözlem olarak sunulmalıdır; böylece model uyum sağlayacak bilgiye sahip olur (argümanları düzeltmek, farklı bir yaklaşım denemek ya da durmak). Hatayı gizlemek, çökmek veya körü körüne sonsuza kadar retry yapmak modelin hatayı muhakeme etme yetisini ortadan kaldırır.
Agents Tool UseZorluk 2
create_order gibi agent'ın çağırabileceği bir araç için idempotency neden önemli bir özelliktir?
  • aAracın JSON şemasını gözle görülür biçimde küçültür ve modelin daha hızlı parse etmesini sağlar; şemaların idempotent tasarlanmasının asıl pratik nedeni de zaten budur.
  • bBir agent loop, timeout sonrası aynı çağrıyı tekrar edebilir; idempotent bir araç, tekrarlanan çağrının siparişi iki kez oluşturmak gibi bir yan etki yaratmamasını sağlar.✓
  • cModelin her zaman bu aracı diğer araçlara tercih edeceğini garanti eder.
  • dAracın girdi parametrelerini doğrulama ihtiyacını ortadan kaldırır.
Açıklama:Agent döngüleri, aynı yan-etkili aracı birden fazla kez çağırmakla sonuçlanabilir (ör. sonucun belirsiz olduğu bir timeout sonrası); idempotency, bu tekrarın gerçek dünyada yinelenen etkiler yaratmasını önleyen özelliktir. Şema boyutu, araç tercih sırası ya da girdi doğrulamasını atlamakla ilgisi yoktur.
Agents Tool UseZorluk 2
Bir agent'ın kendi başına çağırabileceği charge_customer aracı ekliyorsunuz. Bu araç gerçekten çalışmadan önce makul bir güvenlik pratiği nedir?
  • aAracın açıklamasında tutar belirtildiği sürece, agent'ın ödemeleri serbestçe yürütmesine izin ver.
  • bUygulamada ek bir kontrol olmadan, ödeme yapmanın uygun olup olmadığına dair yalnızca modelin kendi kararına güven.
  • cÖdemeyi sistemde yalnızca gerçekleştikten sonra logla; önceden hiçbir kontrol ekleme, çünkü burada sonradan loglamak tek başına genellikle yeterli bir kontrol sayılır.
  • dGerçek bir ödeme gibi yan-etkili ve geri döndürülmesi zor bir eylem çalıştırılmadan önce, insan onayı gibi açık bir onay adımı şart koş.✓
Açıklama:Gerçek ödemeler gibi yan-etkili ve geri döndürülmesi zor eylemler, tam olarak model hata yapabileceği için, modelin kendi kararının ötesinde ek bir onay ya da iş kuralı kontrolü gerektirir. Açıklama metni, salt model kararı ya da sonradan loglama, hatalı bir ödemenin gerçekten yaşanmasını engellemez.
Agents Tool UseZorluk 2
Aynı aracın iki farklı şema versiyonu aşağıda gösteriliyor:
// Versiyon 1
{"name": "search", "description": "Arama yapar.", "parameters": {"query": "string"}}

// Versiyon 2
{"name": "search_orders", "description": "Müşterinin geçmiş siparişlerini sipariş ID'sine veya tarih aralığına göre arar. Sadece sipariş sorguları için kullan, genel ürün araması için değil.", "parameters": {"query": "string"}}

Hangi ifade en doğrusudur?
  • aVersiyon 2'nin doğru seçilme ve mantıklı argümanlarla çağrılma olasılığı daha yüksektir; çünkü adı ve açıklaması kapsamını netleştirir ve onu diğer araçlardan ayırt eder.✓
  • bHer iki versiyon da model için aynı davranışı gösterir, çünkü araç seçimini sadece parametre adları etkiler.
  • cVersiyon 1 tercih edilmelidir, çünkü daha kısa açıklama modele gönderilen token sayısını azaltır.
  • dAçıklama alanının araç seçimine hiçbir etkisi yoktur; sadece fonksiyonun iç implementasyonu önemlidir.
Açıklama:Açıklayıcı bir ad ve kapsamı net, özgül bir açıklama, modele bu aracı doğru seçmesi (ve örneğin genel bir ürün arama aracıyla karıştırmaması) için gereken bağlamı verir. Daha kısa açıklamayla elde edilen token tasarrufu, seçim hatalarına karşı kötü bir takastır; açıklama model davranışını gerçekten etkiler.
Agents Tool UseZorluk 2
Bir seyahat rezervasyon agent'ının şunları yapması gerekiyor: (1) uygun uçuşları bulmak, (2) kullanıcının kayıtlı ödeme yöntemini kontrol etmek, (3) seçilen uçuşu rezerve etmek. Bu, tek bir araç çağrısı yerine agent loop için neden iyi bir aday?
  • aÇünkü tek bir araç çağrısı, altta yatan API nasıl tasarlanmış olursa olsun asla birden fazla veri alanı döndüremez.
  • bÇünkü agent loop'lar, gerçek implementasyon detaylarından bağımsız olarak her zaman tek, iyi tasarlanmış bir API çağrısından daha hızlıdır.
  • cAdımlar birbirinin sonucuna bağlıdır — hangi uçuşun rezerve edileceği uygunluğa, rezervasyon ise hangi uçuşun seçildiğine bağlıdır — bu yüzden araçlar sırayla çağrılmalıdır.✓
  • dModel, tek bir konuşma oturumunun tüm yaşam döngüsü boyunca birden fazla farklı araç çağrısı adı içeren bir JSON payload'ı teknik olarak üretemez.
Açıklama:Burada agent loop kullanmanın temel nedeni, adımlar arasındaki veri bağımlılığıdır: bir çağrının sonucu, bir sonrakinin girdisini belirler. Bu, tüm gerekli bilginin baştan bilindiği görevlerin aksine, tam olarak yinelemeli bir döngünün tasarlandığı senaryodur.

Konular

Agents Tool Use 75Aimlops Deployment Strategies Ml 75Aimlops Experiment Tracking Reproducibility 75Aimlops Feature Store Data Versioning 75Aimlops Ml Cicd Pipelines 75Aimlops Model Monitoring Drift Detection 75Aimlops Model Versioning Registry 75Aipy Async Concurrency Ml Serving 75Aipy Data Pipeline Dataloader 75Aipy Gpu Memory Management 75Aipy Numpy Vectorization Broadcasting 75Aipy Python Ml Packaging Environments 75Aipy Tensor Ops Autograd 75Embeddings Vector Search 75Evaluation Testing 75Fine Tuning Adaptation 75Inference Serving 75Llm Fundamentals 75Prompt Engineering 75Rag Chunking Indexing 75Rag Embeddings Similarity 75Rag Evaluation 75Rag Generation Context 75Rag Reranking Fusion 75Rag Retrieval 75Rag Retrieval Search 75Safety Guardrails 75

Uzmanlığa göre

LLM/RAG 450MLOps 450Python 450

Kıdeme göre

AI Engineer JuniorAI Engineer MidAI Engineer Senior

Diğer alanlar

BackendFrontendFullstackDevOps / CloudVeritabanıMobilGüvenlikQA / Test OtomasyonuData EngineerOyun GeliştirmeML Engineer

2025 soruluk AI Engineer bankasında kendini sına.

Mülakata başla