23、机器学习面试全攻略：技术与行为面面观

机器学习面试全攻略：技术与行为面面观

1. 技术深度面试解析

技术深度面试要求候选人详细阐述过去从零开始设计和构建的项目，探讨过程中的权衡、挑战及应对策略。这种面试与常见的行为面试不同，可能需要更深入的技术解释，也有别于侧重于假设情景的常规系统设计问题。许多公司都采用这种面试方式，像Shopify就在技术面试环节非常看重技术深度探讨。

从面试官的角度来看，回答这类问题时要注意以下要点：
- 理解并解释系统权衡 ：例如，说明选择BERT - cased而非BERT - uncased，或者选择基本Q学习算法而非深度Q网络（DQN）的原因，准备好相关分析或基准测试来支撑过去的选择。
- 深入理解负责组件 ：若负责模型训练，要准备好回答算法内部工作原理甚至数学基础的问题；若负责部署基础设施，要能详细回答运维方面的细节。

2. 带回家练习的技巧

有些公司会提供带回家完成的练习或评估，可能会自动评分决定候选人是否通过，也有开放式练习，需结合面试讨论展示解决方案。对于这类练习，之前章节提到的机器学习算法和编码技巧同样适用：
- 不仅要解释算法，还要说明权衡以及选择该方法的原因和方式。
- 通过代码中的文档字符串和面试中的口头表达，清晰地向面试官解释思考过程。
- 编写测试代码。

3. 产品意识的重要性

在数据科学和机器学习面试中，尤其是大型科技公司，候选人需要具备“产品意识”，即了解机器学习如何为公司产品带来实际效益。常见的机器学习产品目标包括：
- 提高用户便利性
- 降低用户流