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# Einführung
Bei technischen Interviews geht es nicht darum, zufällige Fragen auswendig zu lernen. Es geht darum, klares Denken, starke Grundlagen und die Fähigkeit, unter Druck zu argumentieren, zu demonstrieren. Der schnellste Weg, dieses Vertrauen aufzubauen, besteht darin, von Ressourcen zu lernen, die bereits Tausenden von Ingenieuren zum Erfolg verholfen haben.
In diesem Artikel werden wir die 10 vertrauenswürdigsten GitHub-Repositories für die Vorbereitung von technischen Vorstellungsgesprächen untersuchen und dabei die Codierung von Vorstellungsgesprächen, das Systemdesign, Backend- und Frontend-Rollen und sogar Vorstellungsgespräche für maschinelles Lernen abdecken. Jedes Repository konzentriert sich auf das, was in Interviews wirklich zählt, von Datenstrukturen und Algorithmen bis hin zu skalierbarem Systemdesign und realen Kompromissen.
# GitHub-Repositories für Acing Tech-Interviews
// 1. jwasham/coding-interview-university
Coding-Interview-Universität ist ein checklistenbasierter, mehrmonatiger Studienplan für Software program-Engineering-Interviews, der sich auf die wichtigsten CS-Themen konzentriert (Datenstrukturen, Algorithmen, Huge-O und Problempraxis). Es begann als persönliche Roadmap des Autors und entwickelte sich zu einem strukturierten Repo mit Ressourcen, täglicher Anleitung und einem klaren Weg zur Vorbereitung für Unternehmen wie Google, Amazon und Microsoft.
// 2. donnemartin/system-design-primer
Der Systemdesign-Grundierung ist ein strukturierter Open-Supply-Leitfaden zum Erlernen des Entwurfs skalierbarer Systeme und zur Vorbereitung auf Systemdesign-Interviews. Es organisiert die verstreuten „Programs at Scale“-Konzepte an einem Ort, mit klaren Kompromissen (wie Latenz vs. Durchsatz und Konsistenz vs. Verfügbarkeit), praktischen Bausteinen (CDNs, Load Balancer, Caches, Datenbanken, Warteschlangen) und praktischer Interviewpraxis mit Beispiellösungen, Diagrammen und Anki-Lernkarten für räumliche Wiederholungen.
// 3. Yangshun/Tech-Interview-Handbuch
Handbuch für Tech-Interviews ist ein kostenloser, kuratierter technischer Leitfaden zur Vorbereitung von Vorstellungsgesprächen für vielbeschäftigte Ingenieure, der vom Autor von Blind 75/Grind 75 erstellt wurde. Er deckt die gesamte Interviewreise durchgängig ab, einschließlich Greatest Practices für Codierungsinterviews, kuratierte Problemlisten und -muster, Algorithmus-Spickzettel, Lebenslauf und Verhaltensvorbereitung und sogar Entrance-Finish-Ressourcen, wobei die meisten Inhalte direkt im Repo geschrieben sind (nicht nur Hyperlinks) und offen für Group-Beiträge sind.
// 4. kdn251/interviews
Interviews ist ein umfassendes Repository zur Vorbereitung von Coding-Interviews, das von Kevin Naughton Jr. kuratiert wurde und dem Zehntausende von Ingenieuren vertrauen. Es kombiniert klare Erklärungen der Kerndatenstrukturen und -algorithmen mit kategorisierten Problemimplementierungen, Reside-Coding-Übungen, Simulationsinterviewplattformen und Lernressourcen und macht es zu einer praktischen All-in-One-Referenz für die Vorbereitung auf Interviews im FAANG-Stil.
// 5. ashishps1/awesome-leetcode-resources
Das Fantastische LeetCode DSA-Ressourcen Das Repository ist eine strukturierte Sammlung hochwertiger Materialien zur Beherrschung von Datenstrukturen, Algorithmen und gängigen LeetCode-Mustern. Der Schwerpunkt liegt auf musterbasiertem Lernen, grundlegenden Konzepten, kuratierten Problemlisten wie „Blind 75“ und „Prime Interview“-Units sowie Vorlagen, Artikeln, Movies, Büchern und visuellen Instruments, was es zu einer praktischen Drehscheibe für die effiziente Vorbereitung von Coding-Interviews macht.
// 6. binhnguyennus/awesome-scalability
Das Leseliste zum Design skalierbarer Systeme ist eine kuratierte, intestine organisierte Bibliothek mit Artikeln, Vorträgen, Büchern und Fallstudien aus der Praxis, die erklären, wie große Systeme schnell, zuverlässig und belastbar bleiben, wenn sie von Tausenden auf Milliarden von Benutzern wachsen. Es ist auf praktische Ergebnisse ausgerichtet: Diagnose langsamer Systeme (Skalierbarkeit vs. Leistung), Verhinderung und Wiederherstellung nach Ausfällen (Verfügbarkeit und Stabilität), Vorbereitung auf Systemdesign-Interviews (Notizen, Architekturen, Diagramme) und sogar Skalierung der technischen Organisation selbst (Einstellung, Administration, Kultur).
// 7. DopplerHQ/awesome-interview-fragen
Tolle Interviews ist eine „Meta-Liste“ technischer Interviewressourcen: Anstatt eine einzelne Fragenbank zu sein, werden viele hochwertige Pay attention mit Interviewfragen zu einem breiten Themenspektrum zusammengestellt. Es soll Ihnen dabei helfen, schnell Interviewfragen für einen bestimmten Stack oder eine bestimmte Domäne zu finden, ohne im Web suchen zu müssen. Das Repo ist außerdem als nicht mehr aktiv unterstützt gekennzeichnet. Betrachten Sie es additionally als eine große Momentaufnahme von Hyperlinks, die immer noch nützlich sind, aber möglicherweise ältere/veraltete Ressourcen enthalten.
// 8. Chalarangelo/30-Sekunden-Interviews
30 Sekunden Interviews ist eine von der Group kuratierte Sammlung häufig gestellter Interviewfragen mit kurzen, klaren Antworten, die für eine schnelle Überarbeitung vor Interviews konzipiert sind. Der Schwerpunkt liegt auf praktischen, häufig gestellten Themen in den Bereichen JavaScript, React, HTML, CSS, Barrierefreiheit, Knoten und Sicherheit. Anstelle ausführlicher Tutorials liegt der Schwerpunkt auf schneller Erinnerung, realistischem Verständnis und Selbstvertrauen unter dem Druck eines Vorstellungsgesprächs, was es very best für die Vorbereitung in letzter Minute macht.
// 9. arialdomartini/Again-Finish-Developer-Interview-Fragen
Fragen im Vorstellungsgespräch für Again-Finish-Entwickler ist eine diskussionsgesteuerte Sammlung offener Fragen zu den Themen Backend-Engineering, Systemdesign, Datenbanken, verteilte Systeme, Architektur, Sicherheit und Teampraktiken. Es werden absichtlich keine Antworten bereitgestellt, sondern eher zu tiefgründigen Fachgesprächen als zu auswendig gelernten Antworten angeregt. Die Ressource eignet sich am besten dazu, einen nachdenklichen Dialog anzustoßen und reale Überlegungen, Design-Kompromisse und technische Reife zu bewerten, anstatt Interviews im Checklisten-Stil zu führen.
// 10. Khangich/Machine-Studying-Interview
Mindestpraktikabler Studienplan für Interviews zum maschinellen Lernen ist eine praktische Roadmap für ML-Ingenieur- und Information-Science-Interviews, die sich auf das konzentriert, was tatsächlich auftaucht. Es kombiniert Fallstudien zum ML-Systemdesign (Empfehlung, Feed-Rating, Anzeigen, Suche), grundlegende ML-Grundlagen (Statistik, klassisches ML, Deep Studying) und Übungen zur Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche (SQL, bei Bedarf ein wenig LeetCode), alles unterstützt durch kuratierte Lektüre, Assessments und echte Interviewgeschichten.
# Letzte Gedanken
Wenn ich eines gelernt habe, dann ist es, dass es bei einer guten Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche nicht darum geht, Ressourcen zu sammeln, sondern darum, die richtigen konsequent zu nutzen. Diese Repositories decken Codierung, Backend-Grundlagen, Systemdesign, Skalierbarkeit und maschinelles Lernen auf eine Weise ab, die tatsächlich echte Interviews widerspiegelt.
Mein Rat ist einfach: Führen Sie so viele berufsrelevante Probeinterviews durch, wie Sie können. Lernen Sie die Beispielantworten, verstehen Sie die dahinter stehende Denkweise und machen Sie es sich zur Gewohnheit, jeden Tag etwa 20 Fragen zu üben. Wenn die Zeit für ein Vorstellungsgespräch kommt, werden sich Ihre Antworten nicht wie auswendig oder erzwungen anfühlen, sondern ganz natürlich und mit Zuversicht kommen.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.