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算法工程师-机器学习-数据科学家面试准备

算法工程师-机器学习-数据科学家面试准备

作者: YueTan | 来源:发表于2023-04-25 10:15 被阅读0次

    该仓库记录了如何准备机器学习工程师面试,尤其海外与外企岗位

    CS自学指南

    Leetcode

    刷题策略

    时间有限的前提下,精刷大于泛刷

    • 阶段1: 初步掌握考察的常见数据结构和算法,尤其是常见类型的模版
    • 阶段2: 拿到问题,首先从解决问题角度入手,然后从模板中提供线索。模版的基础上,不断强化练习。按tag刷题
    • 阶段3: 真正融会贯通,结合问题交流、复杂度分析、头脑测试,刷题量达到满意要求
    • 面试前,针对面试公司的tag或面经进行重点练习

    面试

    机器学习方向主要使用python,因此以python为刷题语言

    • 先明确自己理解题意,不明白的地方一定问清楚。通过写几个test case,确保涵盖所有情况。并确认输入输出的类型和边界
    • 开始想人是如何做这个任务的。没有思路时,想想更简单、数量更少时如何处理
    • 转化为代码,用什么数据结构,什么算法。讲思路的时候,一定说清楚为什么选择这个数据结构,并结合有代表性的test case讲
    • 写完代码后,进行test的过程
    • 给出复杂度分析

    参考

    学习资料

    基础

    数据结构和算法

    操作系统

    Web开发与系统设计

    分布式

    机器学习

    • 常见模型的原理和局限
    • 手写基础算法
      • 写实现两层fully connected网络
      • 手写CNN
      • 手写KNN
      • 手写K-means
      • 手写softmax的backpropagation
      • 手写AUC
      • 手写SGD
    • 延伸
      • 给一个LSTM network的结构,计算how many parameters
      • convolution layer的output size怎么算? 写出公式
      • 设计一个sparse matrix (包括加减乘等运算)
    • 八股文
      • 怎么解决nn的overfitting/underfitting
      • 优化器,如何选择优化器
      • 数据收集
      • 模型选择
      • 推荐,scale\abtesting\trouble shooting

    System design

    Reference

    行为面试 Behavior question

    面试考察的不单是技术能力,更是考察是否是未来值得合作的同事。行为面试不可小觑,甚至更多时候软实力都是更重要的能力,因此面试时有针对的准备是非常非常有必要的。

    基本态度

    • 说话自信大气,眼睛和肢体不要有多余的动作,professional, 有Leader该有的样子。而且不要我,是你们的损失,有这种气魄,但不要因此傲气
    • 正常的面试官,其实也就是我们身边的人,是和我们谈笑风生的一样,不要有负担
    • 注重记录和录音
    • 注意面试官问题,他想要的答案是什么,一些关键字是什么. 不会的问题,也把能想到和思考的呈现出来即可,relax
    • 任何开放问题,LC或ML,都从最简单开始
    • 适当掌握主动,整体诚信
    • 总是从大的框架入手讲解,横向多对比,纵向如何深入优化
    • 主要发offer之前表现出对加入公司浓浓的兴趣
    • 有些问题,可以多要点时间想想 不要乱说。框架性思考,分点阐述。不必着急回答

    常见问题

    背后都对应着leadership principles

    • conflicts with manager/跟老板同事如何处理冲突,

    • challenging project

    • think differently

    • simple solution to solve a problem

    • tight deadline

    • 怎么带队

    • 怎么plan项目

    • advocate myself的经历

    • deal with 不配合的同事

    • 怎么让团队保持innovative

    • 怎么说服别人同意你的意见
      首先划定几个禁区,

      • 不要以自己的身份和地位去压别人,而是摆事实 讲道理
      • 就事论事,不要上升到人
      • 意识到自己的错误了 及时承认
    • describe a situation where you decided to step in to help a friend/teammate

    • describe a situation where you explore a new area

    • 怎么给一个完全没有ML背景的客户介绍相关技术概念

    • 跳槽原因

      • 提升技术深度和广度

    Project

    • 里面的细节
    • 是否有不足之处,怎么改善/或现在让你重新来做,会如何改善

    STAR

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    • task
    • action
    • results

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