深度学习面试 - 好文

面试

求职面试是跳槽必不可少的一项环节。机器学习、CV 等 AI
领域的新兴职位和传统IT开发职位有哪些异同，开发者们应该如何准备面试呢？这里有两份面试指南供各位读者参考。

*
深度学习岗位面试问题一览
<http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODU3OTIyOA==&mid=2650668193&idx=1&sn=2efc45adea26c8ebd6efc5e14509180c&chksm=bec1c1d289b648c43537fa297504f2cddf1568586da02becca515671fb095d7e591c33594c66&scene=21#wechat_redirect>

*
深度学习面试你必须知道这些答案
<http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODU3OTIyOA==&mid=2650667685&idx=1&sn=b7e119cd87dd36361202aac99b73d8a9&chksm=bec1c7d689b64ec0bbac4edec8b7102f38c751b21bd3789970527c13ccbb48c3403c74913180&scene=21#wechat_redirect>

本文给到的是相关具体可能会被问及的问题
(编程、基础算法、机器学习算法)。从本次关于算法工程师常见的九十个问题大多是各类网站的问题汇总，希望你能从中分析出一些端倪，文末附了部分参考的答案。

*
如何准备机器学习工程师的面试？
<http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODU3OTIyOA==&mid=2650667647&idx=1&sn=142c2aa04e2af0f700a0c8bce08c1de0&chksm=bec1c70c89b64e1a8e6fb091da6c74c152469469d2e28ee3301078602e8032eba8df75fc0b81&scene=21#wechat_redirect>

做机器学习方向很多，有些公司更偏重于数据挖掘，而有些更倾向于深度学习。同理，相对应的岗位有些偏重理论也有些偏重实践。这些因素叠加造成了机器学习相关的岗位分布广，如数据分析师，算法工程师，机器学习科学家等，很难一概而论。

本文作者是知乎大V阿萨姆，他从实习生的时候就开始根着老板招聘面试机器学习方向的候选人，到现在前前后后大概参与了20个左右机器学习求职者的技术面试。其中有在读的研究生(实习生岗位)，也有已经工作了多年或者学术背景深厚的名校博士(相对高级的“科学家”岗位)。他会在本文中以实际的面试经验告诉开发者，面试官会如何判断面试者的机器学习水平。

*
面试官如何判断面试者的机器学习水平？
<http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODU3OTIyOA==&mid=2650666049&idx=1&sn=94d9aca0a894418f4c66e9b5363e0498&chksm=bec1c93289b640240af8f55c301a63897d0c52d3ea7b96da969ff160c17b2d52c4a04204634b&scene=21#wechat_redirect>

热门工具换一换