Domande per Colloquio da AI Engineer (2026)
Il ruolo di AI engineer è più recente e meno standardizzato di quello di sviluppatore o data scientist, quindi i colloqui variano molto — ma un processo del 2026 di solito esplora i fondamenti degli LLM, la retrieval-augmented generation (RAG), il prompt e context engineering, la valutazione, e il lavoro di ingegneria per rilasciare funzionalità AI in modo affidabile. Molti processi mantengono anche un round di coding classico, quindi non trascurare le strutture dati.
Gli intervistatori cercano qualcuno che capisca sia i modelli sia l'ingegneria che li circonda: come funzionano concettualmente transformer e attention, come ancorare un modello con il retrieval, come valutare sistemi non deterministici, e come controllare latenza e costo in produzione. Dire vagamente 'chiamiamo solo l'API' è un modo rapido per fallire.
Poiché il campo evolve rapidamente, dimostrare di ragionare dai principi primi — e di rilasciare e misurare, non solo prototipare — conta più che recitare i benchmark di ieri.
Domande per Colloquio da AI Engineer e Come Rispondere
1. Spiega come funziona l'attention in un transformer, ad alto livello.
Approccio: Descrivi query/key/value, lo scaled dot-product attention, e perché la self-attention permette a ogni token di prestare attenzione a ogni altro token — catturando dipendenze a lungo raggio con cui le RNN faticano. Menziona il ruolo della multi-head attention e il costo quadratico.
2. Come progetteresti un sistema RAG per la knowledge base di un'azienda?
Approccio: Percorri la pipeline: strategia di chunking, scelta del modello di embedding, un vector store, retrieval (top-k, ibrido con keyword), reranking, e assemblaggio del prompt. Discuti la sovrapposizione dei chunk, l'aggiornamento dei dati obsoleti, e la citazione delle fonti.
3. Come riduci le hallucination in un'applicazione LLM?
Approccio: Ancora con il retrieval, vincola con output strutturati, abbassa la temperature per i compiti fattuali, aggiungi requisiti di citazione, e verifica con un secondo passaggio o regole. Sottolinea la valutazione: non puoi ridurre ciò che non misuri.
4. Come valuteresti una funzionalità LLM non deterministica?
Approccio: Costruisci un set di valutazione etichettato, usa scoring basato su rubrica o LLM-as-judge, traccia la regressione sui cambi di prompt/modello, e combina valutazioni offline con metriche online. Menziona il costo e il bias dell'LLM-as-judge.
5. Quando faresti fine-tuning invece di usare RAG invece di prompt engineering?
Approccio: Prompt engineering prima (il più economico, il più rapido). RAG per conoscenza/aggiornamento. Fine-tuning per comportamento, formato, o stile di dominio che il prompting non può raggiungere in modo affidabile. Spesso una combinazione; giustifica con costo, latenza e manutenibilità.
6. Come controlli latenza e costo in un prodotto LLM?
Approccio: Selezione del modello per compito (modelli piccoli per turni facili), riduzione di prompt/contesto, caching, streaming per la latenza percepita, batching, e routing. Quantifica: un contesto più piccolo e un modello più economico possono ridurre il costo di un ordine di grandezza.
7. Quali sono i trade-off tra eseguire un modello localmente e tramite un'API cloud?
Approccio: Locale: privacy, nessun costo per token, offline, ma limitato da hardware e dimensione del modello. Cloud: modelli di punta e scalabilità, ma costo, latenza, e dati che lasciano il tuo dispositivo. Collega al caso d'uso — esattamente il trade-off su cui è costruita Natively.
8. Come scegli un modello di embedding per il retrieval?
Approccio: Adatta al dominio e alla lingua, controlla benchmark in stile MTEB, pesa la dimensione contro storage/latenza, e valida sui TUOI dati con una valutazione di retrieval. Non fidarti di una leaderboard più di un test specifico del dominio.
9. Implementa una ricerca semantica semplice su un insieme di documenti.
Approccio: Fai l'embedding dei documenti e della query, memorizza i vettori, calcola la similarità del coseno (o usa un indice vettoriale come sqlite-vec/FAISS), restituisci il top-k. Discuti la normalizzazione e il trade-off velocità/precisione del nearest neighbor approssimato.
10. Parlami di una funzionalità AI che hai rilasciato e di come ne hai misurato il successo.
Approccio: STAR. Sottolinea la metodologia di valutazione e la metrica di produzione, non solo la demo. Si cercano AI engineer che rilasciano e misurano — non che prototipano all'infinito.
Ricevi aiuto in tempo reale nel tuo colloquio da AI engineer
Natively è essa stessa un'applicazione AI local-first — LLM on-device, RAG locale con sqlite-vec, e un'architettura bring-your-own-key. In un colloquio di AI engineering dal vivo, può trascrivere la domanda e mostrare una definizione precisa o un trade-off in tempo reale, sul tuo dispositivo.
