大纲:
一.推荐算法工程师做什么?
1.数据分析与处理
2.用户画像
3.个性化推荐
4.ctr预估
5.销量预测
二 怎样准备推荐算法工程师
1.基本技能准备
1.数据分析与数据挖掘(pandas):缺失值和异常值处理,特征选择与构建
2.具备大数据处理的相关技术
hadoop或者spark基本的命令操作,MapReduce
3.算法基础
LR,SVM,GBDT,DNN
算法原理和调优(scikit-learn keras tensorflow)
4.推荐算法
ItemCF,UserCF,SVD
面试:原理与实现:给一个场景,让给解决方案
2.项目准备
1.房价预测
2.智能客服
3.音乐推荐系统
4.文本分类
项目需要弄明白的东西:
1.项目来源(kaggle,,,)
2.数据有多大()
3.做了多长时间
4.用的算法和模型以及原理
5.不同模型有什么区别,如何选择
6.模型参数的调试
7.结果如何评估的
3.其他
1.编程基本功
冒泡,排序,字符串查找等
2.机器学习相关问题准备

三.面试会问哪些问题
1.简要概括一下机器学习的步骤(特征工程,模型选择,调优)
2.如何选择分类器(线性:维度非常高 非线形:)
3.特征选择的方法有哪些
4.输入模型是否需要做归一化?为什么()
5.模型过拟合和欠拟合,如何解决
6.说说GBDT和XGBOOST的区别
7.给你一个场景问你如何解决
¥¥HR面试(有些HR也会刷人,所以要好好准备)
1.自我介绍
2.对我们公司了解多少
3.薪水要多少

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