【新书《机器学习面试指南》】
- 机器学习岗位包括机器学习工程师、应用科学家、数据科学家等，每个岗位对算法、编程和团队合作能力的要求不同。
- 面试包含笔试、HR面、技术面等，需要对机器学习的统计基础、监督学习、NLP等算法有系统概括，并能编写相关的Python代码。
- 技术面会询问数据预处理、特征工程、模型选择、评估等问题，还包括系统设计和MLOps相关问题。
- 行为面着重沟通协作能力，使用STAR法则等回答行为类问题。
- 面试需要提前准备，对自身技能进行评估，补充知识盲区，在线练习编程题，并制定面试准备规划。
- 面试后需要记录反思，跟进面试结果，在offer阶段审慎做出决定，并为工作制定30/60/90天计划。
- 应对面试要管理好时间，避免压力过大，保持积极心态。
《Machine Learning Interviews》
网页链接 #机器学习# #人工智能#
- 机器学习岗位包括机器学习工程师、应用科学家、数据科学家等，每个岗位对算法、编程和团队合作能力的要求不同。
- 面试包含笔试、HR面、技术面等，需要对机器学习的统计基础、监督学习、NLP等算法有系统概括，并能编写相关的Python代码。
- 技术面会询问数据预处理、特征工程、模型选择、评估等问题，还包括系统设计和MLOps相关问题。
- 行为面着重沟通协作能力，使用STAR法则等回答行为类问题。
- 面试需要提前准备，对自身技能进行评估，补充知识盲区，在线练习编程题，并制定面试准备规划。
- 面试后需要记录反思，跟进面试结果，在offer阶段审慎做出决定，并为工作制定30/60/90天计划。
- 应对面试要管理好时间，避免压力过大，保持积极心态。
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