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秋招变夏招,还没准备好?Datawhale团队成员offer收割机牵头,带领14名成员历时2个月,整理了一份机器学习算法工程师求职面经:Daily-interview。一份小而美的面经助您备战秋招,夏天来了,offer还会远吗?
本文作者:Datawhale
金三银四的实习求职季已过,不知道屏幕对面的你有没有收到心仪的offer呢?如果你是offer拿到手软的大佬,不要懈怠,让优秀在人生长跑中成为一种习惯。但如果在求职中四处碰壁,与心仪的企业失之交臂,也不要整日眉头紧锁,你需要分析失败原因,修整心情,重新出发。
秋招马上要来啦!你的战甲准备好了吗?
何为战甲
一定有人会问,面试求职的战甲是什么呢?小编认为应该是一份属于自己的面经。
牛客网,知乎等众多网站上包含了数以百万计的面经,但往往大而散,面试者在准备面试时候去翻阅不但浪费时间,翻阅材料越多,越觉得自己很多知识点都没有掌握,造成心理上极大的压力,导致面试中不能发挥正常水平甚至面试失败。这就和高考前夕是一个道理,老师会告诫你:回归基础,不要再去做难题。回归基础为了以不变应万变,不做难题则是心理上的博弈。
那说到回归基础,每个人的做法又不同。有的人会拿起课本,将书中基础概念理论全部过一遍,没有针对性,没有侧重点。这时候就需要看看学霸们是怎么做的了,学霸会拿起自己的笔记本,上边全是重点难点易错点,是针对自己的学习情况总结出来的,这也是为什么每年状元的笔记本能卖出天价的原因之一吧。
其实,如果你是位有心人,那应该有自己的一份面试笔记,记录求职中常涉及到的知识点和自己做的项目中常被问到的问题。每次面试之前看一遍,做到举一反三,融会贯通,熟捻于心,方能在每次面试中汲取经验,最后从容应对。我个人就有自己的面试笔记,每次面试之前都会翻一遍,边看边想,但求好运。
但如果之前并没有意识到这一问题也没关系,Datawhale为你呈现一份小而美的面经。首先需要明白的是:这不是一份大而全,涵盖所有内容的面经,因为知识在不断更新迭代,做不到涵盖所有。同时不提供查漏补缺,因为每个人的短板不尽相同,需要面试者根据自己知识体系,多加思考,自己完善。 这是一份每一个面试者面试之前必看一遍的小面经,面试之前花半天时间,温故而知新。 如果你能根据自己的实际情况进行补充与修正,那可谓是如虎添翼,战甲升级了。
战甲现身
接下来看看这件战甲都由什么组成呢?也就是说这份面经应该怎么使用呢?
面经内容以岗位为划分,包含机器学习算法工程师,图像处理算法工程师,自然语言处理算法工程师三个岗位,目前只更新了机器学习算法工程师的面试指南,不过求职图像处理和自然语言处理的小伙伴也可以作为参考。
机器学习算法工程师面经共包含:ML、coding、Big Data、Logic & probability、cs subjects和DL六部分内容,涵盖计算机学科基础、逻辑思维、概率论基础、大数据、数据结构、机器学习及深度学习等知识,绝对是一份值得借鉴的面经啦。
01 Machine Learning
这部分介绍了机器学习常问算法的内容,包含了以下众多常用算法。每个子模块里介绍了基本思想后加入了算法十问和面试真题环节。
以Adaboost为例,首先介绍集成学习的基本知识
然后针对Adaboost经常出现的问题总结了:算法十问
最后给出了面试真题,关于面试真题,我建议大家将自己面试中遇到的问题加入进来,形成自己的面经小册子
02 Coding
这部分对常考数据结构与算法进行了介绍。
针对每一个细分环节,给出了十个经典题目参考学习,帮助学习理解。以sort为例,总结了快排、堆排、归并排序、多路归并排序、单链表插入排序与单链表归并排序的经典题目供大家学习,都是面试中常出现的点了,话不多说,你懂我意思吧。
03 Big Data
这部分包含了mapreduce、Technology与questions三部分内容,介绍了处理海量数据的相关技术和方法,最后同样给出了面试中经常出现的经典题目供大家参考。
04 Logic & probability
这部分内容包含了逻辑题目及概率题目两方面的内容。这部分也是面试中经常涉及到的题目了,这种题目没有什么技巧,只能够按照逻辑一点点分析,考察的是最基本的思维逻辑,做这类题目时只能沉心静气,慢慢分析但也要注意时间的把控。
05 CS Subject
这部分包含了计算机的一些基础知识,涉及操作系统、计算机网络和数据库等方面的知识,进程和线程具体是什么,Http和Https的区别等等内容,用心看上3遍,帮助你从容应对面试官提出的不经意的小问题啦!
06 Deep Learning
这部分是关于深度学习的内容,该部分的内容还在更新完善中,大家可以先学习前边的内容,然后和小编一起期待后续内容的完善吧。
获取战甲
GitHub 地址:
https://github.com/datawhalechina/Daily-interview
点击阅读原文也可以直接浏览面经内容,别忘记star,关注后续更新内容啊。 除了收下这份面经使用指南外,还给大家带来了一个激动人心的好消息,针对这次总结的面经内容,我们正在筹备组队学习啦,带领大家一起备战秋招!
最后,希望每一份努力都有所收获。即将到来的秋招,你,准备好了吗?
本文作者:Datawhale
贡献人员名单:
总负责人:xiaoran
监督&审核人:吕雪杰、康兵兵、程智超、xiaoran、咖喱
参与人员:李奇锋、程钰俊、Summer、莎莎、追风者、ZDou、地山谦、李文乐、Yvette明明就
感谢以上小伙伴为这次面经作出的努力~同时也欢迎优秀的你,为开源内容做一份贡献。
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