這份AI算法崗面經(jīng)很干貨：亞馬遜工程師分享實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，從履歷要求到面試問題一應(yīng)俱全

白交 2020-06-07 12:17:05 來源：量子位

白交 發(fā)自 凹非寺
量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

亞馬遜，全球首富貝佐斯之下的巨頭，全球市值最高的科技公司。

也是目前技術(shù)人才發(fā)展前景最被看好的組織。

那么問題來了：如果你是算法工程師，加入亞馬遜這樣的公司，會(huì)經(jīng)歷一個(gè)怎樣的面試過程？

最近這則詳實(shí)面經(jīng)，獲得高贊，或許可能給你一些參考和借鑒。

滿滿干貨，建議先收藏后看~

崗位要求

首先，我們先來看看最刺激的——崗位要求。

• 數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)或類似專業(yè)的本科學(xué)位以上
• 5年以上相關(guān)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)
• 具有豐富的預(yù)測(cè)和決策模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的工作經(jīng)驗(yàn)，以及能夠使用開發(fā)此類模型的工具。

是不是覺得還好？那我們?cè)賮砜纯磧?yōu)先條件：

• 構(gòu)建以及操作高可行性的分布式數(shù)據(jù)提取、收集和處理大型數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)
• 使用Linux/UNIX處理大型數(shù)據(jù)集的經(jīng)驗(yàn)
• 熟悉AWS技術(shù)，如Redshift、S3、EC2、Data Pipeline和EMR等。
• 具備深厚的技術(shù)能力和足夠的業(yè)務(wù)知識(shí)，能夠與客戶組織內(nèi)的各個(gè)層面和各個(gè)領(lǐng)域的人員進(jìn)行溝通。

有哪些崗位可以選擇？

看完崗位要求，是不是深吸一口氣！

別急，我們?cè)賮砜纯丛趤嗰R遜，算法工程師們有哪些崗位可以選擇。

就目前來看，主要有4種，分別是數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、研究科學(xué)家以及應(yīng)用科學(xué)家。

這些崗位大體上相似，都是使用大量數(shù)據(jù)來為各種客戶構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）模型。

但還是有些區(qū)別的。

首先在亞馬遜，數(shù)據(jù)科學(xué)家要有對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察力。

他們是連接業(yè)務(wù)和技術(shù)的紐帶，負(fù)責(zé)分析大數(shù)據(jù)集，并對(duì)其進(jìn)行建模。

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師則是構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的專家。

不僅需要為亞馬遜本司構(gòu)建模型，也為AWS上的其他大型企業(yè)構(gòu)建模型。

除了構(gòu)建模型之外，還有實(shí)現(xiàn)模型，然后將其投入生產(chǎn)。

研究科學(xué)家呢，顧名思義，就是要搞研究。

這個(gè)崗位通常是具有較高的教育水平，往往是碩士或博士。

研究型科學(xué)家需要突破知識(shí)技術(shù)的局限，擴(kuò)展可能的極限。簡(jiǎn)單來說，就是對(duì)新舊技術(shù)進(jìn)行研究，以確定這些技術(shù)在實(shí)踐中是否有益。

應(yīng)用科學(xué)家也需要較高的教育水平，這是比亞馬遜的研究型科學(xué)家略高的角色。

這個(gè)崗位專注于提升亞馬遜客戶體驗(yàn)的項(xiàng)目，如亞馬遜的自動(dòng)語音識(shí)別（ASR）、自然語言理解（NLU）、音頻信號(hào)處理、文本到語音（TTS）和對(duì)話管理等。

看到這里，你覺得OK嗎？

不管OK不OK，先投著簡(jiǎn)歷試試唄~

投之前，先來看看基本的面試流程。

面試流程

亞馬遜的面試流程有2步到3步不等。

但是對(duì)于算法工程師，主要有電話面試、技術(shù)面試、以及現(xiàn)場(chǎng)面試3個(gè)步驟。

首先，第一步，電話面試。

跟大多數(shù)公司的第一次面試差不多，這一步驟主要是由公司的HR負(fù)責(zé)。

主要是了解應(yīng)聘者的基本情況，例如簡(jiǎn)歷、過去的經(jīng)歷，希望看到你想要加入亞馬遜的興趣以及職位匹配的能力。

這一步只要你保持謙虛真誠，實(shí)事求是就好，就能夠安穩(wěn)度過。

那么就來到第二步——技術(shù)面試，這一面試是由來自公司的算法工程師來負(fù)責(zé)。

首先，詢問一些專業(yè)知識(shí)，包括ML的一些基本概念，比如不同ML模型的解釋、偏置-方差取舍、過擬合等。

主要是你對(duì)這塊知識(shí)的了解情況。

接著，就會(huì)是一些編碼問題，你可以使用任何語言來解答。

當(dāng)然根據(jù)你所應(yīng)聘的崗位，問題也會(huì)有所不同。

要不先來提前了解一下有哪些問題？

舉幾個(gè)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.(給出一個(gè)數(shù)組和一個(gè)目標(biāo)值，返回兩個(gè)數(shù)字的索引，使其絕對(duì)值與目標(biāo)值的絕對(duì)差值相等)
• (Coding) Given two dates D1 & D2. count number of days, months?(給定兩個(gè)日期，算出天數(shù)、月數(shù)?)
• (Machine Learning) How do to find thresholds for a classifier?(如何為分類器找到閾值？)
• (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?(邏輯回歸和支持向量機(jī)有什么區(qū)別？在什么情況下，您會(huì)使用其中一種而不是另一種？)
• (Modeling) What is the interpretation of an ROC area under the curve as an integral?(如何解釋曲線下的ROC面積的積分？)

如果你前面兩輪面試都過了，那么恭喜你，來到了現(xiàn)場(chǎng)面試。

現(xiàn)場(chǎng)面試大概會(huì)有5輪到6輪，主要是技術(shù)面試和行為面試。

首先，技術(shù)面試不多言，就是刷題。大概會(huì)有幾輪，主要是關(guān)于ML和編程這兩個(gè)方面，面試官喜歡詢問面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)問題，所以一定要好好刷題！

舉一個(gè)例子：

Let’s say you have a categorical variable with thousands of distinct values, how would you encode it?(假設(shè)你有一個(gè)有成千上萬個(gè)不同值的分類變量，你會(huì)如何編碼？)

行為面試，就需要你提前去了解一下亞馬遜的14條領(lǐng)導(dǎo)力原則、崗位的具體職能、以及公司文化等一些知識(shí)。

據(jù)了解，Amazon的問題喜歡圍繞著Customer為中心來提問，需要你提前準(zhǔn)備好經(jīng)歷故事，整理好話術(shù)，結(jié)合著那14條的原則來答就可以啦。

好了，以上就是亞馬遜的面經(jīng)指南，希望能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>

或許對(duì)于其他大廠的相似崗位，也有可用之處。

另外，如果你有其他明星公司的面試經(jīng)歷和經(jīng)驗(yàn)，也歡迎分享給我們~

參考：
https://towardsdatascience.com/the-amazon-machine-learning-engineer-interview-7def22233382

常見面試問題與解答：
https://www.interviewquery.com/blog-amazon-machine-learning-interview-questions-solutions/

亞馬遜14條領(lǐng)導(dǎo)力原則：
https://www.amazon.jobs/en/principles