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研究型AI面試怎么過?Reddit網(wǎng)友谷歌面試經(jīng)驗分享

新聞 人工智能
大多數(shù)學(xué)生在求職前,都會經(jīng)歷實習(xí)的過程,那么面試就必不可少。

 本文經(jīng)AI新媒體量子位(公眾號ID:QbitAI)授權(quán)轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請聯(lián)系出處。

大多數(shù)學(xué)生在求職前,都會經(jīng)歷實習(xí)的過程,那么面試就必不可少。

Reddit上一位NLP領(lǐng)域研究生便提出了這樣一個問題:

研究型實習(xí)崗位面試時,會被問哪些問題?這些問題主要考驗自己的經(jīng)驗,還是對領(lǐng)域了解的程度?

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想必這個問題也反映了大多數(shù)學(xué)生的心聲。

那么Reddit網(wǎng)友又給出了怎樣的答案呢?

Reddit網(wǎng)友分享面試經(jīng)驗

網(wǎng)友hyhieu參與過第一屆Google Brain Residents項目,他在評論中分享了面試經(jīng)驗。

首先,大多數(shù)所謂的“研究面試”(research interviews),意思就是“告訴我你過去的研究項目”。我認為訣竅在于吸引面試官的注意力,因為在面試過程中,沒有足夠的時間去做任何真正的研究。

做好應(yīng)對一些尖銳問題的準備,比如,面試官可能會問“為什么你要在 NuerIPS 2019年的論文中使用 XYZ?我認為 UVW 效果會更好。”

其次,“軟件工程”方面的面試問題幾乎都是差不多的。雖然與AI沒有太大的關(guān)系,但是他們還是會不斷的問這些問題。你只要上 LeetCode,或者任何你喜歡的網(wǎng)站,解決足夠多的問題就可以了。

我認為大多數(shù)研究人員并不關(guān)心你在“軟件工程”上的表現(xiàn)。

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網(wǎng)友mrpogiface近期在谷歌參加了面試,今年夏天將加入谷歌大腦團隊實習(xí),他分享道:

總共進行了3輪面試,都是在電話里。

第一次談我的研究和論文,包括為什么這個領(lǐng)域很重要,還有什么未解決的問題,我做了什么,應(yīng)用程序等等。這是最簡單的一輪,因為我可以談好幾個小時,而且我喜歡我的研究。然后,被問到一些非?;镜臋C器學(xué)習(xí)問題,這些問題都是關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)方面的。

第二次面試就看起來更像是普通的ML面試。他們詢問了一個相當復(fù)雜的 NLP 問題。我討論了當前 SOTA 的最基本的解決方案,更多的是技術(shù)方面的問題,但沒有代碼。

第三輪是一個普通的谷歌編碼面試。

我的背景是數(shù)學(xué),但他們沒有問任何“棘手”的數(shù)學(xué)腦筋急轉(zhuǎn)彎,也沒有問任何離奇的數(shù)據(jù)問題。都是些非常標準的機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的東西。

準備工作是很困難的。但如果你機器學(xué)習(xí)課程學(xué)得很好,并且已經(jīng)閱讀過文獻研究等,應(yīng)該是很容易通過面試的。

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網(wǎng)友ajayrfhp還表示:

這非常取決于公司本身。一般都會考通用的機器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)。公司并不希望你成為AI領(lǐng)域的全能專家。高級的面試問題會根據(jù)你的背景和參與過的項目量身定做。

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資源分享

量子位也為大家整理了一份與AI相關(guān)的教程和資源,希望能給你帶來幫助。

哥倫比亞大學(xué)應(yīng)用機器學(xué)習(xí)課程2020

博客:http://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s20/schedule/GitHub:https://github.com/amueller/COMS4995-s20視頻:https://www.bilibili.com/video/av86820508

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馬上要進入春招階段,無論是實習(xí)還是正式崗位,你準備好了嗎?

傳送門

https://www.reddit.com/

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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