机器学习工程师(Machine Learning Engineer)面试题：

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

机器学习工程师（ML engineer）是一种独立的专门从事机器学习应用开发的人才。它的主要工作包括数据预处理、特征工程、模型构建、超参数调优、模型评估、系统部署等。

机器学习工程师具有以下的职责：

• 数据收集和处理：对数据进行清洗、处理、转换并准备给训练模型使用；
• 特征工程：通过提取有效信息从原始数据中抽取出有价值的信息；
• 模型构建：选择合适的机器学习算法来建立模型，并将其应用于特定的问题上；
• 模型评估：通过不同的指标衡量模型效果，并根据指标进行模型改进或优化；
• 超参数调优：在模型训练过程中设置不同的参数，调整模型的性能；
• 系统部署：将机器学习模型部署到实际生产环境中，并确保其运行正常。

机器学习工程师通常都配备较强的编程能力和数学功底，并且了解各类机器学习算法及其数学原理。

作为机器学习领域的一名专家，面试官可能会经历以下几个阶段：

• 面试前的准备：主要包括准备简历、复习算法、熟悉相关工具和框架、搭建开发环境等；
• 深入剖析问题：对不同场景的机器学习问题进行深刻理解，包括数据的清洗、特征工程、模型设计、超参数调优和模型评估等；
• 展示实操项目：向面试者展示自己的代码实现，以及针对实际场景的反馈。

为了更好