面试了几十次，次次问题不同，一无所获。。。

机器学习工程师面试摘要

近期，求职者在应聘机器学习工程师职位时普遍面临挑战。求职者分享了与大型科技公司以及小型创业公司的面试经历，提到了各种类型的面试问题。

问题描述

求职者在经历了超过30次的面试后通常没有得到工作机会。他们面临的高频问题包括：

• LeetCode风格的编码问题
• 实现机器学习算法及其组件
• 深入的编程语言问题
• 面向对象编程相关问题
• 软件工程和机器学习系统设计面试
• 机器学习和深度学习理论问题
• 计算机视觉和自然语言处理理论问题
• 工作、论文、项目相关问题
• 解决公司实际问题的作业任务
• 工具相关问题，如Docker、Kubernetes、AWS等
• 行为面试
• 数学、统计学和概率面试问题

求职者感到这些面试问题准备起来非常困难，对记忆力要求高。

精选回答

网友们指出机器学习领域非常广泛，难以精通所有内容。他们强调行为面试的重要性，并提到随着职业发展，行为面试变得更加关键。一些认为大公司的面试更加标准化，而初创公司可能会有更加难以预测的问题。面试官可能会问与他们擅长的话题相关的问题，这不一定与职位描述相符。

有人提出，机器学习领域的人才确实存在，但非常稀缺。多数程序员通过基本机器学习知识就能解决大多数问题，但是实现和部署才是真正需要技能的地方。还有网友感到沮丧，因为面试过程过分注重记忆力。

最后，一些讨论提到了市场上人才短缺的问题，招聘经理在面临高标准决策时的压力，以及过度拟合导致的招聘困境。

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文章来源：

啥都会一点的研究生

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