ai面試的正確做法（研究型AI面試怎么過）

發(fā)布時間：2024-01-24閱讀(8)

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十三發(fā)自凹非寺量子位報道 | 公眾號 QbitAI，我來為大家科普一下關(guān)于ai面試的正確做法?以下內(nèi)容希望對你有幫助!

ai面試的正確做法

十三發(fā)自凹非寺量子位報道 | 公眾號 QbitAI

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？

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(rèn)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(zhǔn)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(rèn)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(rèn)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)。

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，被問到一些非常基本的機器學(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(dāng)復(fù)雜的 NLP 問題。我討論了當(dāng)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(biāo)準(zhǔn)的機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的東西。
準(zhǔn)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。

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。

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。

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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(zhǔn)備好了嗎？