如何在机器学习面试中脱颖而出：我的个人攻略

如何在机器学习面试中脱颖而出：我的个人攻略

准备好参加大型科技公司或初创公司的机器学习面试了吗?从测试你的广博知识到深入研究具体问题、系统设计和编码挑战，所有不同的回合都会让你感到不知所措。刚开始的时候，我觉得完全迷失了方向，不得不深入挖掘，拼凑出合适的资源。

这就是我写这篇文章的原因——分享帮助我的资源，这样你就不必在类似的困惑中挣扎，可以自信地应对你的机器学习面试。如果你想了解更多关于面试的相关内容，可以阅读以下这些文章：
数据分析师求职面试中需要注意的危险信号
大厂资深面试官：我最喜欢问应聘者的编程问题(以及原因)
你在准备FAANG/MAANG面试时可能犯的最大错误
为什么我在数据科学面试中没有做好准备?

注意：本文不会涉及一般的软件工程面试，比如DSA编码，或者像数据分析师这样的专业角色，这些面试的重点是SQL或数据相关的问题。

我们开始吧。

图片来自作者：不同类型的ML面试轮

四种类型的回合：

  1. 机器学习广度：这一轮测试你在各种机器学习主题上的广博知识。我通常把35%的准备时间花在这里。
  2. 机器学习深度：这一轮需要我大约25%的准备时间，专注于专业主题和详细的案例研究。
  3. 机器学习系统设计：这一轮评估你设计可扩展机器学习系统的能力。我在这里分配了大约40%的准备时间。
  4. 机器学习编码：在这一轮中，你将解决围绕基本算法的编码挑战。由于这种情况很少发生，所以我只花了0-10%的准备时间(与广度分享)。
我在不同的面试上花了多少时间

注意：这个细分会根据你的经验水平和背景而有所不同。调整你的准备策略，以适合你的需要。

机器学习广度✦

这一轮评估工程师对各种主题的机器学习基础知识的理解。面试通常是一个快速的环节，面试官可能会在不同的话题之间切换，或者可能会在一个领域问一些一般性的问题。

一个常见的错误是完全依赖在线调查问卷。面试官经常会重新构思问题，这使得深入理解概念变得至关重要。例如，我曾经被问到如何处理用户单击数据集中的不平衡类(其中一个类，如用户单击，比另一个类少得多)。我建议使用“重采样”，这可能会扭曲数据集分布并影响模型的准确性。相反，对于大型数据集，最好不要改变数据分布。

话题可能因公司类型或业务需求而异。“例如，自动驾驶公司可能会要求面试者具备计算机视觉的基础知识，无论是初级还是高级职位。”

基础主题(各级)

  • 监督学习：分类(逻辑回归、支持向量机、决策树)、回归(线性回归和岭回归)
  • 无监督学习：聚类(k-means，分层，DBSCAN)，降维，潜在语义分析(LSA)
  • 集成方法：随机森林(套袋)，梯度增强机
  • 深度学习：Multi-layer Perceptron, CNNs
  • 模型评估指标：分类与回归评估指标，偏差与方差权衡
  • 损失函数：不同类型的损失函数，正则化，过拟合与欠拟合
  • 特征选择和重要性：识别重要特征的技术，如相关分析、递归特征消除、套索
  • 统计学：p值，r平方，回归分析，朴素贝叶斯，分布，最大似然估计，A/B测试

专题(高级/专业角色)

时间序列和顺序数据：

rnn, lstm, Seq2Seq模型：理解为处理时间相关和顺序数据而设计的架构。

参考资料：rnn、lstm和Seq2Seq模型的优秀教程（https://www.datacamp.com/tutorial/tutorial-for-recurrent-neural-network）

自然语言处理：

  • 单词嵌入：Word2Vec、GloVe等技术
  • 注意机制和变压器模型
  • LLM基础：变得越来越相关

推荐阅读的文章：

强化学习：

与机器人公司职位相关

资源：强化学习概述，教程：https://towardsdatascience.com/reinforcement-learning-101-e24b50e1d292

后续步骤:

一旦你理解了基本原则，就可以用面试样题进行练习。

机器学习深度:

这一轮面试特别有趣，也是所有面试类型中最开放的一轮。一般是针对有一定经验的初级以上工作。这次面试的目的有三个：

  • 对特定问题空间的理论和实践理解
  • 设计一个有效的实验并分析结果
  • 沟通技巧

希望面试官在这个领域有丰富的背景知识。虽然为这一轮面试做专门的准备很有挑战性，但了解面试的大致方向会有所帮助。下面是一些面试中常见的方向：

  • 过去的经历：讨论你的学术或工业项目以及它们的缺点。准备好详细讨论你的项目。
  • 理论背景：深入研究一个专业领域的理论方面，特别是如果这个角色需要这种专业化。

一些专业化的例子及其有用的资源：

自然语言处理：

计算机视觉：

强化学习：

Github：强化学习概述：https://lilianweng.github.io/posts/2018-02-19-rl-overview/

学习排名：

走向数据科学：排名入门：https://towardsdatascience.com/introduction-to-ranking-algorithms-4e4639d65b8#:~:text=Learning%20to%20rank%20(LTR)%20is,based%20on%20a%20feature%20vector

时间序列预测：

时间序列预测的完整指南：https://medium.com/@wainaina.pierre/the-complete-guide-to-time-series-forecasting-models-ef9c8cd40037

机器学习系统设计:

这一轮类似于典型的软件工程系统设计面试，应用了类似的原则。你被赋予一个产品空间(例如，设计一个YouTube推荐ML系统)，并被要求定义问题，概述设计过程，并传达你的想法，包括权衡。

面试官看重的是你解决问题的方法、思维过程和高层次的设计技能。在面试过程中，你可能会被要求深入了解具体的组成部分。一般来说，大多数机器学习系统可以分解为5个关键组件。以下是每个组件的主要关注点：

（1️）问题定义

清楚地定义问题并制定你的假设。

（2️）评估指标

  • 理解模型性能指标和业务指标之间的区别。
  • 模型指标：精度、召回率、均方误差等。
  • 业务指标：收入、点击次数、检测到的欺诈次数等。

（3️）特性和数据

处理离线和实时数据流管道，并预处理原始数据以创建功能。

（4️）模型开发

培训：

选择合适的模型，并讨论模型选择背后的基本原理。提供培训过程的详细信息(一次性、经常性、在线培训)。

评价：

选择评估数据集，有效评估模型性能。

（5️）推理服务与部署

制定部署策略，包括技术的选择和确保推理服务的可伸缩性。讨论自动化部署、评估和A/B测试的方法。

机器学习编码：

我只遇到过一次专门针对机器学习的编码。这轮融资并不常见，但在初创企业中更为常见。除非特别提到，否则我一般不会准备。一定要和招聘人员确认，在任何一轮面试中是否会有ML编码问题。如果没有，那就把准备的重点放在其他部分。如果有一个特定的ML编码轮，重新分配一些时间从ML广度来练习编码几天。策略很简单：将ML编码准备与ML广度的基础知识合并，为基本模型练习编码。

资源：

总结

准备机器学习面试可能是一个充满挑战的旅程，但有了正确的资源和计划，你可以自信地驾驭它。记住，每次面试都是一次学习的经历，让你离理想的工作更近一步。保持好奇，不断学习。好运！

最后，我想分享一些资源供大家参考：

免责声明：本文基于个人经历和公共资源。请注意，本文仅代表个人观点，不代表作者过去或现在雇主的观点。一定要参考招聘公司的官方资源，以获得最准确的信息。

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原文作者：Kartik Singhal
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://medium.com/@kgk.singhal/how-to-ace-machine-learning-interviews-my-personal-playbook-a75794155157

August 31, 2024 | Blog | Tags: , ,
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