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这份AI算法岗面经很干货:亚马逊分享实战经验,

本文经AI新媒体量子位("民众,"号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

亚马逊,举世首富贝佐斯之下的巨子,举世市值最高的科技公司。

也是今朝技巧人才成长前景最被看好的组织。

那么问题来了:假如你是算法工程师,加入亚马逊这样的公司,会经历一个如何的口试历程?

近来这则详确面经,得到高赞,或许可能给你一些参考和借鉴。

满满干货,建议先收藏后看~

岗位要求

首先,我们先来看看最刺激的——岗位要求。

数学、统计学、谋略机科学或类似专业的本科学位以上 5年以上相关领域的事情履历 具有富厚的猜测和决策模型和数据掘客技巧的事情履历,以及能够应用开拓此类模型的对象。

是不是感觉还好?那我们再来看看优先前提:

构建以及操作高可行性的散播式数据提取、网络和处置惩罚大年夜型数据集的系统的履历 应用Linux/UNIX处置惩罚大年夜型数据集的履历 认识AWS技巧,如Redshift、S3、EC2、Data Pipeline和EMR等。 具备深挚的技巧能力和足够的营业常识,能够与客户组织内的各个层面和各个领域的职员进行沟通。 有哪些岗位可以选择?

看完岗位要求,是不是深吸一口气

别急,我们再来看看在亚马逊,算法工程师们有哪些岗位可以选择。

就今朝来看,主要有4种,分手是数据科学家、机械进修工程师、钻研科学家以及利用科学家。

这些岗位大年夜体上相似,都是应用大年夜量数据来为各类客户构建机械进修(ML)和深度进修(DL)模型。

但照样有些区其余。

首先在亚马逊,数据科学家要有对数据驱动的洞察力。

他们是连接营业和技巧的纽带,认真阐发大年夜数据集,并对其进行建模。

机械进修工程师则是构建机械进修和深度进修模型的专家。

不仅必要为亚马逊本司构建模型,也为AWS上的其他大年夜型企业构建模型。

除了构建模型之外,还有实现模型,然后将其投入临盆。

钻研科学家呢,顾名思义,便是要搞钻研。

这个岗位平日是具有较高的教导水平,每每是硕士或博士。

钻研型科学家必冲要破常识技巧的局限,扩展可能的极限。简单来说,便是对新旧技巧进行钻研,以确定这些技巧在实践中是否有益。

利用科学家也必要较高的教导水平,这是比亚马逊的钻研型科学家略高的角色。

这个岗位专注于提升亚马逊客户体验的项目,如亚马逊的自动语音识别(ASR)、自然说话理解(NLU)、音频旌旗灯号处置惩罚、文本到语音(TTS)和对话治理等。

看到这里,你感觉OK吗?

不管OK不OK,先投着简历试试呗~

投之前,先来看看基础的口试流程。

口试流程

亚马逊的口试流程有2步到3步不等。

然则对付算法工程师,主要有电话口试、技巧口试、以及现排场试3个步骤。

首先,第一步,电话口试。

跟大年夜多半公司的第一次口试差不多,这一步骤主如果由公司的HR认真。

主如果懂得应聘者的基础环境,例如简历、以前的经历,盼望看到你想要加入亚马逊的兴趣以及职位匹配的能力。

这一步只要你维持谦善朴拙,量力而行就好,就能够安稳度过。

那么就来到第二步——技巧口试,这一口试是由来自公司的算法工程师来认真。

首先,扣问一些专业常识,包括ML的一些基础观点,比如不合ML模型的解释、偏置-方差取舍、过拟合等。

主如果你对这块常识的懂得环境。

接着,就会是一些编码问题,你可以应用任何说话来解答。

当然根据你所应聘的岗位,问题也会有所不合。

要不先来提前懂得一下有哪些问题?

举几个例子:

(Coding) Given an Array of numbers & a target value, return indexes of two numbers such that their Absolute difference is equal to the target.(给出一个数组和一个目标值,返回两个数字的索引,使其绝对值与目标值的绝对差值相等) (Coding) Given two dates D1 & D2. count number of days, months?(给定两个日期,算出天数、月数?) (Machine Learning) How do to find thresholds for a classifier?(若作甚分类器找到阈值?) (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?(逻辑回归和支持向量机有什么差别?在什么环境下,您会应用此中一种而不是另一种?) (Modeling) What is the interpretation of an ROC area under the curve as an integral?(若何解释曲线下的ROC面积的积分?)

假如你前面两轮口试都过了,那么恭喜你,来到了现排场试。

现排场试大年夜概会有5轮到6轮,主如果技巧口试和行径口试。

首先,技巧口试不多言,便是刷题。大年夜概会有几轮,主如果关于ML和编程这两个方面,口试官爱好扣问面向工具的设计问题,以是必然要好好刷题!

举一个例子:

Let’s say you have a categorical variable with thousands of distinct values, how would you encode it?(假设你有一个有成千上万个不合值的分类变量,你会若何编码?)

行径口试,就必要你提前去懂得一下亚马逊的14条引导力原则、岗位的详细本能机能、以及公司文化等一些常识。

据懂得,Amazon的问题爱好环抱着Customer为中间来提问,必要你提前筹备好经历故事,收拾好话术,结合着那14条的原则来答就可以啦。

好了,以上便是亚马逊的面经指南,盼望能够对你有所赞助。

或许对付其他大年夜厂的相似岗位,也有可用之处。

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