【導讀】今年年初以來，作者一直在印度找數據科學、機器學習以及深度學習領域的工作。在找工作的這三十四天里，他面試了8到10家公司，其中也包括初創公司、基于服務的公司以及基于產品的公司。作者希望他的面試經驗能夠為求職者提供一些有用的信息，因而撰寫了此文。希望你讀后能夠有所收獲!

首先自我介紹一下：

我在機器學習(語音分析、文本分析和圖像分析領域應用)領域有4年以上的從業經驗。總的來說，我認為這個領域的大多數工作職位主要包括文本分析(自然語言處理)和圖像分析(計算機視覺)。很少有公司招聘語音或音頻分析的人才。我現在的目標是應聘一個中高級職位，可以帶領一個深度學習或機器學習團隊做一些有趣的項目。

下面是我在應聘過程中被問到的問題，希望能夠對你有所幫助。

公司一：基于全球性服務的某公司(面試時長：20-25min)

1. 你在簡歷中提到曾經構建過一個文檔挖掘系統，你都做了哪些工作?能否在主題建模(topic modeling)中使用LDA技術實現文檔聚類?
2. 假設你有數百兆字節的數據文件，這其中包括PDF文件、文本文件、圖像、掃描的PDF文件等等，請你給出一個分類方案。
3. 你如何閱讀掃描版pdf文件或圖像格式的書面文件的內容?
4. 樸素貝葉斯為什么被稱為“樸素”?
5. 請詳細介紹一下樸素貝葉斯分類器。
6. 什么是深度學習?深度學習和機器學習的區別是什么?

體驗：除此之外面試官還問了一些問題，但是都把我問懵了，我完全不知道他想聽到什么答案。我一直都想深入的聊一些技術層面的問題，比如訓練一個 tesseract(一款由HP實驗室開發由Google維護的開源OCR引擎)或語言模型，但是他似乎并不感興趣。或許他只是想聽到一些已經實現的成果或者是一個好的解釋，又或者是一些更好的方案。我感覺他們面試一個新手和面試一個有經驗的專業人員之間并沒有什么區別。

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公司二：基于全球性服務的某公司(面試時長：40-45min)

1. 在無監督學習中，如何進行文件聚類?
2. 如何找到與某些查詢語句/搜索相關的文件?
3. 解釋下TF-IDF技術。
4. 根據我的經驗來看，TF-IDF技術在文件分類或聚類上效果并不好，你將如何改進?
5. 什么是長短期記憶神經網絡(LSTM)?解釋下其工作原理。
6. 什么是word2vec模型?
7. 解釋下python中的可變對象和不可變對象。
8. 你在python中使用過什么數據結構?

體驗：整個面試過程都是圍繞著文本相似度提問的，我都順利通過了。但是這次仍舊沒有更深層次的技術探討。或許是公司在文本分析領域有幾個小項目，最終我拿到了公司的offer。

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公司三：基于全球性產品和服務的某公司(面試時長：40min)

1. 如何使用不平衡數據集( unbalanced dataset)處理多類別的分類問題?
2. 你如何從一個文本語句中進行語言識別?
3. 如何表示中文或日文中的象形字符?
4. 如何設計一個聊天機器人?(我沒什么想法，但我嘗試用基于TF-IDF相似性的意圖和反饋來回答這個問題。 )
5. 能否使用循環神經網絡設計一個聊天機器人來對輸入的問題進行意圖和回答響應。
6. 假設你在Reddit數據集上使用循環神經網絡或長短時記憶神經網絡設計了一個聊天機器人，它能夠提供10種可能的回復，如何選擇最佳回復，或者說如何刪除其他的回復?
7. 解釋一下支持向量機(SVM)如何學習非線性邊界。

體驗：還有幾個問題我已經記不清了，這是我第一次在面試中深入談論技術細節，隨后我也拿到了這家公司的offer。

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公司四：成立一年的醫療初創公司(面試時長：50min)

1. 什么是精確率(precision)和召回率(recall)?在醫療診斷中，你認為哪個更重要?
2. 解釋一下精確率和召回率。
3. 如何繪制受試者工作特征曲線 (ROC曲線)?ROC曲線下面積是什么意思?
4. 如何為多類別分類任務繪制ROC曲線?
5. 列舉多類別分類任務其他的度量標準。
6. 什么是靈敏度(sensitivity)和特異度(specificity)?
7. 隨機森林中的“隨機”指什么?
8. 如何進行文本分類?
9. 如何確定已經學會了一個文本?沒有TF-IDF技術是不是不可能實現?(我回答說使用n-gram模型(n=1，2，3，4)，并使用TF-IDF技術創建一個長的計數向量)
10. 你還能利用機器學習做些什么?(我建議將長短期記憶神經網絡和word2vec結合起來，或者是一維循環神經網絡與word2vec結合起來，進行分類。但面試官希望改進基于機器學習的算法。)
11. 當神經網絡由線性節點構成時，神經網絡如何學習非線性形狀?它學習非線性邊界的原因是什么?

體驗：還有幾個很好的問題我沒有記住。盡管整個面試過程很不錯，但是我們在一些問題上看法并不一致。并且在面試期間，我發現作為一個初創公司，目前只有2-3個人在做ML、DL和DS。最后我沒有面試成功。

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公司五：亞馬遜公司(面試時長：50-55min)

1. 訓練決策樹時，其參數是什么?
2. 在決策樹的某個節點處進行分割，其分割標準是什么?
3. 基尼系數的計算公式是什么?
4. 熵的計算公式是什么?
5. 決策樹如何決定在哪個特征處必須進行分割?
6. 如何利用數學計算收集來的信息?
7. 簡述隨機森林的優點。
8. 簡述boosting算法。
9. 梯度提升算法(gradient boosting)是怎樣工作的?
10. 簡述AdaBoost算法工作原理。
11. SVM中用到了哪些內核?SVM的優化技術有哪些?
12. SVM如何學習超平面?論述下其數學運算細節。
13. 談一談無監督學習?都有哪些算法?
14. 如何定義K-Means聚類算法中K的值?
15. 列舉至少3中定義K-Means聚類算法中K的方法。
16. 除此之外你還知道哪些聚類算法?
17. 介紹一下DB-SCAM算法。
18. 簡述下分層凝聚聚類(Hierarchical Agglomerativeclustering)的工作原理。
19. 解釋一下主成分分析算法(PCA)，簡述下使用PCA算法的數學步驟。
20. 20.使用 PCA算法有哪些缺點?
21. 談談卷積神經網絡的工作原理?詳細說明其實現細節。
22. 解釋一下卷積神經網絡中的反向傳播。
23. 你如何部署機器學習模型?
24. 我們大部分情況下都要用C++從零開始搭建一個機器學習模型，這一點你能做到嗎?

體驗：我面試的是亞馬遜level 6的職位。他們的主要關注點是在算法和數學上。但是我并沒有準備數學方面的知識，我只是談論了我所了解的東西，并沒有在數學的細節上做更為詳細的探討，因此面試官認為我并不適合level 6的工作。我相信如果你能記住機器學習算法在數學上的通用表示，就可以很輕松的通過亞馬遜技術面試。

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公司六：某全球服務巨頭(面試時長：50-55min)

1. Sigmoid 函數的范圍是什么?
2. 說出scikit-learn能夠實現邏輯回歸的包的名稱。
3. 標準正態分布的均值和方差分別是多少?
4. 你在Python中都使用什么數據結構?
5. 文本分類的方法有哪些?你會怎么做分類?
6. 解釋TF-IDF技術及其缺點，如何克服TF-IDF的缺點?
7. 什么是雙詞搭配(Bigrams)和三詞搭配(Trigrams)?用一個文本語句解釋一下雙詞搭配和三詞搭配的TF-IDF技術。
8. 舉例說明word2vec有哪些應用。
9. 如何設計一個神經網絡?如何做到“深度”?這是一個基礎的神經網絡問題。
10. 簡述LSTM的工作原理。它是如何記住文本的?
11. 什么是樸素貝葉斯分類器?
12. 拋10次硬幣，4次是正面的概率是多少?
13. 如何獲取Python列表中元素的索引?
14. 如果合并兩個pandas數據集?
15. 從用戶行為來看，你需要模擬一個欺詐活動，你會如何解決這個問題?這是可能是一個異常檢測問題或分類問題!
16. 決策樹和隨機森林，你更喜歡哪一個?
17. 邏輯回歸和隨機森林有什么區別?
18. 你會用決策樹還是隨機森林來解決分類問題?隨機森林有什么優點?

體驗：我也拿到了這家公司的offer。事實上，我很喜歡這次技術交流。或許你會覺著這些問題是機器學習和數據科學領域最基礎的問題，但是我感覺面試官可能不是這一領域的，或者是對這個領域的發展了解的并不多。

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公司七：全球性商業管理公司(面試時長：25-30min)

1. 在不平衡數據集中，你會選擇什么模型：隨機森林還是Boosting?為什么?
2. 你所了解的Boosting技術有哪些?
3. 采用監督學習解決分類問題，你會選擇哪個模型?假設有 40-50個分類!
4. 你怎樣使用合奏(Ensemble)技術?
5. 簡述支持向量機(SVM)的工作原理。
6. 什么是Kernel?簡單介紹一下。
7. 如何實現非線性回歸?
8. 什么是Lasso回歸和Ridge回歸?

體驗：說實話，這次面試有點水，以至于我沒有認真對待。但是問題問的很不錯。我面試的職位是要帶領一個十五六人的團隊做項目，在這之后是經理面試和HR面試。最終他們給我提供了崗位咨詢以及不錯的薪資。

公司八：成立4年的生產和服務型公司(60分鐘)

1. 你在簡歷上提到曾經做過演講中的發音識別，具體來講講你的實現方法是什么?
2. 什么是梅爾頻率倒譜(MFCCs)?
3. 什么是高斯混合模型，它是如何完成聚類的?
4. 如何實現期望最大化?講講其實現步驟。
5. GMM模型中的概率如何計算?
6. 在進行發音識別時，你是如何為GMM-UBM技術執行MAP調整的?
7. 談談你所用的I-vector技術 。
8. 在分析語境時，主要因素是什么?
9. JFA和I-vector的區別是什么?為什么選擇I-vector而不是JFA?
10. 你有沒有用過PLDA I-vector技術嗎?
11. 有沒有讀過百度的Deep Speaker論文?
12. 如果有兩個模型可供你選擇，你選擇的依據是什么?(考察模型選擇的技術)
13. 簡述下貝葉斯信息度量(BIC)和赤池信息量(AIC)的數學工作原理。
14. 貝葉斯信息度量和赤池信息量的工作原理是什么?
15. 如果MFCC特征向量矩陣中的數據發生丟失，應該怎么辦?
16. 如何進行語音辨識?有什么特點?
17. 你的分類器是語音和音樂的分類器，還是語音和非語音的分類器?
18. 深度神經網絡是如何應用在語音分析中的?

體驗：是的，你可能會驚訝這都是些什么問題。巧合的是，我們兩個人的研究領域都是語音分析(尤其是發音識別)。所以整個面試過程一直在圍繞語音分析進行提問。很顯然，面試官很專業，并且給了我一個正面反饋。之后，這家公司給我提供了AI解決方案架構師的工作。

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一些建議

在這整個求職過程中，我大概和25-30位專業人士有過交流，下面是我為讀者以及求職者提出的建議：

1. 簡歷很重要。一定要在簡歷中寫清楚你參加過的項目、Kaggle競賽、獲得的MOOC課程證書或者論文。我就是在沒有任何推薦人推薦的情況下接到了亞馬遜的面試電話。你的簡歷是打動HR和面試官的利器。
2. 自信心和熱情是成功的一半。參加面試時一定要自信，并且向面試官展示出你的熱情(這一點在面試創業公司和基于服務的公司時尤為重要)。
3. 不要過于急著回答面試官提出的問題。花些時間組織好答案再回答，如果對問題有不理解的地方，一定要請教面試官。還有就是在面試時一定要冷靜!
4. 在解釋概念時一定要恰當的表現自己。舉幾個你已經實現過的項目，并且一定要熟悉簡歷中提到的熟練技能和做過的項目。
5. 大多數情況下，面試官都是在尋找這個領域內有經驗的技術人才。如果你在這個領域還是一個新手，在創建簡歷時可以從自己做過的項目開始。你的GitHub賬號也很有說服力。除此之外，還可以多參加Kaggle競賽和MOOC課程。
6. 面對面試官的時候，一定要謙虛，注意傾聽面試官的意見，否則你就會被拒之門外。有的時候，使用R語言和Python語言的人會相互鄙視，你最好不要陷入這種爭論當中，否則也容易被拒。我個人認為R語言和Python語言都是實現邏輯和概念的工具。

最后，祝大家面試成功!