weixin_43213682的博客

曾经我有幸通过在沃尔玛工作的朋友推荐，参加了沃尔玛数据科学家三级职位的面试。第一轮面试持续了大约 1 小时 10 分钟。面试分为 4 个环节——第一环节是项目经历介绍，由于这是筛选面试，面试官想多关注其他话题，这部分仅用了约 10 分钟。第二环节是编程测试，面试官出了三道 LeetCode 简单难度的题目。第三环节考察概率论，面试官提出了 3 个概率问题。第四环节则是关于数据处理的问题，比如如何连接两个数据框。下面让我们重点来看看这些概率问题。我先列出三个问题，然后分享我的解答。

由于 IBM 确实处于人工智能的前沿并关注人工智能的正确应用，面试官询问了我如何处理人工智能模型中的偏见，特别是在医疗保健或招聘算法等领域。我谈到了多样化数据集的重要性、公平意识机器学习算法的必要性，以及开发可解释性技术的努力，以便能够证明和解释人工智能做出的决策。她询问了我很多关于过往人工智能项目的问题，引导我解释思考过程和各种决策背后的逻辑，以及我遇到的障碍。的情况，这可能是由数据漂移导致的。随后，我们讨论了某些模型在高维空间中的局限性，在这个过程中我也从讨论中学到了新的见解。