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這份AI算法崗面經(jīng)很干貨:亞馬遜分享實戰(zhàn)經(jīng)驗,履歷到面試全都有

新聞 人工智能 算法
如果你是算法工程師,加入亞馬遜這樣的公司,會經(jīng)歷一個怎樣的面試過程?最近這則詳實面經(jīng),獲得高贊,或許可能給你一些參考和借鑒。

 本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。

亞馬遜,全球首富貝佐斯之下的巨頭,全球市值最高的科技公司。

也是目前技術(shù)人才發(fā)展前景最被看好的組織。

那么問題來了:如果你是算法工程師,加入亞馬遜這樣的公司,會經(jīng)歷一個怎樣的面試過程?

最近這則詳實面經(jīng),獲得高贊,或許可能給你一些參考和借鑒。

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滿滿干貨,建議先收藏后看~

崗位要求

首先,我們先來看看最刺激的——崗位要求。

  • 數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)或類似專業(yè)的本科學(xué)位以上
  • 5年以上相關(guān)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗
  • 具有豐富的預(yù)測和決策模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的工作經(jīng)驗,以及能夠使用開發(fā)此類模型的工具。

是不是覺得還好?那我們再來看看優(yōu)先條件:

  • 構(gòu)建以及操作高可行性的分布式數(shù)據(jù)提取、收集和處理大型數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)的經(jīng)驗
  • 使用Linux/UNIX處理大型數(shù)據(jù)集的經(jīng)驗
  • 熟悉AWS技術(shù),如Redshift、S3、EC2、Data Pipeline和EMR等。
  • 具備深厚的技術(shù)能力和足夠的業(yè)務(wù)知識,能夠與客戶組織內(nèi)的各個層面和各個領(lǐng)域的人員進行溝通。

有哪些崗位可以選擇?

看完崗位要求,是不是深吸一口氣!

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別急,我們再來看看在亞馬遜,算法工程師們有哪些崗位可以選擇。

就目前來看,主要有4種,分別是數(shù)據(jù)科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)工程師、研究科學(xué)家以及應(yīng)用科學(xué)家。

這些崗位大體上相似,都是使用大量數(shù)據(jù)來為各種客戶構(gòu)建機器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)模型。

但還是有些區(qū)別的。

首先在亞馬遜,數(shù)據(jù)科學(xué)家要有對數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力。

他們是連接業(yè)務(wù)和技術(shù)的紐帶,負(fù)責(zé)分析大數(shù)據(jù)集,并對其進行建模。

機器學(xué)習(xí)工程師則是構(gòu)建機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的專家。

不僅需要為亞馬遜本司構(gòu)建模型,也為AWS上的其他大型企業(yè)構(gòu)建模型。

除了構(gòu)建模型之外,還有實現(xiàn)模型,然后將其投入生產(chǎn)。

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研究科學(xué)家呢,顧名思義,就是要搞研究。

這個崗位通常是具有較高的教育水平,往往是碩士或博士。

研究型科學(xué)家需要突破知識技術(shù)的局限,擴展可能的極限。簡單來說,就是對新舊技術(shù)進行研究,以確定這些技術(shù)在實踐中是否有益。

應(yīng)用科學(xué)家也需要較高的教育水平,這是比亞馬遜的研究型科學(xué)家略高的角色。

這個崗位專注于提升亞馬遜客戶體驗的項目,如亞馬遜的自動語音識別(ASR)、自然語言理解(NLU)、音頻信號處理、文本到語音(TTS)和對話管理等。

看到這里,你覺得OK嗎?

不管OK不OK,先投著簡歷試試唄~

投之前,先來看看基本的面試流程。

面試流程

亞馬遜的面試流程有2步到3步不等。

但是對于算法工程師,主要有電話面試、技術(shù)面試、以及現(xiàn)場面試3個步驟。

首先,第一步,電話面試

跟大多數(shù)公司的第一次面試差不多,這一步驟主要是由公司的HR負(fù)責(zé)。

主要是了解應(yīng)聘者的基本情況,例如簡歷、過去的經(jīng)歷,希望看到你想要加入亞馬遜的興趣以及職位匹配的能力。

這一步只要你保持謙虛真誠,實事求是就好,就能夠安穩(wěn)度過。

那么就來到第二步——技術(shù)面試,這一面試是由來自公司的算法工程師來負(fù)責(zé)。

首先,詢問一些專業(yè)知識,包括ML的一些基本概念,比如不同ML模型的解釋、偏置-方差取舍、過擬合等。

主要是你對這塊知識的了解情況。

接著,就會是一些編碼問題,你可以使用任何語言來解答。

當(dāng)然根據(jù)你所應(yīng)聘的崗位,問題也會有所不同。

要不先來提前了解一下有哪些問題?

舉幾個例子:

  • (Coding) Given an Array of numbers & a target value, return indexes of two numbers such that their Absolute difference is equal to the target.(給出一個數(shù)組和一個目標(biāo)值,返回兩個數(shù)字的索引,使其絕對值與目標(biāo)值的絕對差值相等)
  • (Coding) Given two dates D1 & D2. count number of days, months?(給定兩個日期,算出天數(shù)、月數(shù)?)
  • (Machine Learning) How do to find thresholds for a classifier?(如何為分類器找到閾值?)
  • (Machine Learning) What’s the difference between logistic regression and support vector machines? What’s an example of a situation where you would use one over the other?(邏輯回歸和支持向量機有什么區(qū)別?在什么情況下,您會使用其中一種而不是另一種?)
  • (Modeling) What is the interpretation of an ROC area under the curve as an integral?(如何解釋曲線下的ROC面積的積分?)
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如果你前面兩輪面試都過了,那么恭喜你,來到了現(xiàn)場面試。

現(xiàn)場面試大概會有5輪到6輪,主要是技術(shù)面試和行為面試。

首先,技術(shù)面試不多言,就是刷題。大概會有幾輪,主要是關(guān)于ML和編程這兩個方面,面試官喜歡詢問面向?qū)ο蟮脑O(shè)計問題,所以一定要好好刷題!

舉一個例子:

Let’s say you have a categorical variable with thousands of distinct values, how would you encode it?(假設(shè)你有一個有成千上萬個不同值的分類變量,你會如何編碼?)

行為面試,就需要你提前去了解一下亞馬遜的14條領(lǐng)導(dǎo)力原則、崗位的具體職能、以及公司文化等一些知識。

據(jù)了解,Amazon的問題喜歡圍繞著Customer為中心來提問,需要你提前準(zhǔn)備好經(jīng)歷故事,整理好話術(shù),結(jié)合著那14條的原則來答就可以啦。

這份AI算法崗面經(jīng)很干貨:亞馬遜分享實戰(zhàn)經(jīng)驗,履歷到面試全都有

好了,以上就是亞馬遜的面經(jīng)指南,希望能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>

或許對于其他大廠的相似崗位,也有可用之處。

另外,如果你有其他明星公司的面試經(jīng)歷和經(jīng)驗,也歡迎分享給我們~

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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