如何准备机器学习工程师的面试?


人们用很多东西来比喻准备面试的过程。有人说这像准备一场战争,也有人说像邀请某人出去约会,还有人说像在高尔夫大师赛上打进最后一个洞。准备面试是一个令人兴奋,又或者是令人恐惧的过程。准备一场面试更是如此。那么我们要如何准备机器学习面试才能最后通过面试,斩获offer呢?

成功的关键在于思维方式和充分的准备。

公司和角色

你首先要思考为什么你所申请的公司会有这样一个职位开放着。这是准备过程中极为重要的一个问题。如果你知道自己会被问到什么,你就能更好地定位自己能给公司带来的价值在哪里。比如说,一家公司正在招聘一名机器学习工程师,那么很显然他们目前正在试图解决一个传统方案所无能为力的复杂问题。

发现核心问题

你要做的第一件事情就是设想自己已经得到这份工作后的情景。为此你需要尽可能地收集和整理关于这家公司和这个职位的信息。问自己一个问题:我能为这家公司解决一个怎样的核心问题? 而寻找这个问题的答案的过程,应该是令人兴奋的,能驱使你去了解更多关于这个问题的信息——像是现有的解决方案、近几年的新趋势等——并让你看清具体的难点在哪里。

如果你明确地知道自己申请的职位是属于哪个团队的,那么就很容易挑选一个合适的问题;否则的话就挑选一个对公司来说非常基本的问题你。除此以外,你还可以思考这家公司目前面临着怎样的挑战,从而预计他们可能会问你的问题。

寻找可能的数据源

在找出问题以后,接下来你就要思考你需要怎样的数据来解决这个问题。有些数据可能是现有的,另外一些数据可能需要你写一些额外的代码来收集。尝试去了解这家公司的基础设施和运维情况——他们用了怎样的技术栈、提供哪些 API、已经收集了什么类型的数据、等等。现在很多公司都会维护一个博客来讨论他们遇到的困难、采取的解决方案以及成功和失败的案例。你可以通过博客来更深入地了解他们是怎么运营的,他们的流水线上已经有了怎样的产品和服务等。

讨论和交流解决方案

好了,现在你要做一个很大的思维跳跃:如何将机器学习应用到这个问题场景中去? 给定
你想达成的目标和你认为可以获取数据,你能把它转化成一个机器学习问题吗?哪些模型会比较合适?你将如何训练和评估模型?举个例子,像 Netflix 和 Amazon 那样的推荐系统所面临的主要挑战并不是预测,而是聚类——也就是说,当你能够将用户划分成购买偏好和行为相近的群组后,再给他们推荐产品就很容易了。

事先走一遍这样的思考过程能够帮助你在面试中很好地谈论公司最关心的问题。不会有人指望你能够走进面试房间然后把一个他们研究了几个月甚至几年的问题给完全解决,但面试官一定会喜欢对他所真正关心的问题展现出兴趣、动力和好奇心的候选人。

根据面试官和环节的不同,你可能会被问到很理论性的问题,但你应该用这个机会来展示自己对公司的了解和对角色的定位。当被问到一些开放性问题,比如说“请描述一个你在做项目时遇到过的技术难题以及你是如何解决它的”时,最好选择一个跟公司有关的话题来谈。

最后,记得用可量化的方式去介绍你之前的项目。

举个简单的例子:
1.曾参与训练了 XX 机器学习系统,取得了不错的成果。
2.分别使用 Keras,Tensorflow 和 Node.js 设计并部署了一个深度学习模型,进行目标识别。与传统神经网络(例如 ResNet)相比,该模型具有 1/30 的模型大小,1/3 的训练时间,1/5 的推理时间,以及 2 倍的收敛速度。
如何?是不是明显感觉到第二个更好?因为它量化了你的贡献,并突出了你使用的特定技术(证明你具有相关专业知识)。仅仅需要简单记录你在实验过程中所做的事情。但不要夸大,多花一些时间浏览你的简历以及过去的项目,以确保你在面试现场可以解释得很好。

根据面试的阶段,你可能会被问到不同的事情,你会被问到几乎所有科技工作中可能要求的东西,比如几个简单的编程问题。
很多时候,看似简单的问题反映了面试官真正关心的东西。 你有解决这个问题的好方法吗? 你收集要求还是只是做出假设?你测试了你的代码吗? 你是如何选择你的测试用例的? 你做了什么折衷? 你是否意识到需要做一个权衡?
当被问到机器学习的内容时,面试官首先希望知道你熟悉这个术语,并且知道常用的技术框架。 没有必要知道每种算法的所有细节,但是在回答中需要证明你知道各种框架的基本属性。 你还可能会被问到你将如何处理一个特定的问题。
另外,不要陷入假设每个问题都是机器学习问题的陷阱。 有些面试官经常看到应聘者在回答问题时答非所问,不能因为你懂机器学习,就把所有问题都归结为机器学习的问题。

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