算法工程师的笔试和面试总结

从16年九月份开始，参加了一些公司的算法工程师/机器学习工程师岗位的校园招聘，做一些总结，希望可以给大家准备这个职位提供些信息。

一、需要的基本技能

数据结构知识

掌握一门编程语言，c/c++/Java/Python

机器学习常用算法或者某一细分领域（推荐，自然语言处理，图像识别，语音识别等）的常用算法

二、笔试和面试内容

大多是技术笔试然后二到三轮的技术面试

技术笔试都是考察基本的计算机知识，概率统计相关题目，智力题，linux常用命令和编程/算法能力等

计算机知识包括：

主要是数据结构包括数组，增删链表，树，排序算法等。也可能会有数据库基本语句，操作系统进程和 线程相关的，计算机网络的TCP/IP协议部分）

编程能力：

一到三道在线编程题目

算法能力：

给出一个场景，回答使用什么算法去建模解决

面试问题

机器学习常用算法，例如：

决策树的ID3，C4.5，CART等，决策树的split原理和剪枝策略

神经网络如何工作

SVM的原理及公式推导

朴素贝叶斯的公式

Bagging 和 Boosting的区别

GBDT的参数怎么调

聚类过程

偏差和方差是什么，高偏差和高方差说明了什么

怎么理解损失函数，SVM的损失函数是什么，写出公式

过拟合怎么解决，L1和L2正则化有什么区别

为什么用最小二乘而不是最小四乘

GB和牛顿法的区别，它们和泰勒公式的关系

数据结构算法知识，手写代码，例如：

最大子数组和

快速排序

字典排序

特征工程

PCA的原理

数据结构算法知识，手写代码，例如：

最大子数组和

快速排序

字典排序

编程能力，考察熟悉的编程语言的相关知识，编程语言掌握一门即可，例如：

java：static的作用，hashmap，arraylist和linklist的区别，多线程

c/c++：实现strstr（判断一个字符串是否是另一个的子串）

编程能力，考察熟悉的编程语言的相关知识，编程语言掌握一门即可，例如：

java：static的作用，hashmap，arraylist和linklist的区别，多线程

c/c++：实现strstr（判断一个字符串是否是另一个的子串）

python：安装Python的命令是什么，用python读取一个文件，一行一行的输出（不能用库函数）

python：安装Python的命令是什么，用python读取一个文件，一行一行的输出（不能用库函数），python常用库

大数据开发能力：Hadoop/Hive/Map Reduce开发，例如Map Reduce 写 word count

深度学习知识：

深度学习框架

CNN：什么是卷积，为什么要padding（根据简历的具体项目问

Udacity的机器学习项目P0和P1，如果写，请想好如下问题：

P0（泰坦尼克号项目）：预测这个有啥用？召回率是多少？（题目中并没有算）

P1（预测波士顿房价）：特征都是离散的，为什么用决策树？

（虽然是用的决策回归树，但我也没想 到更好的回答的方式）。。。

这些面试题目仅供大家参考，各个公司问每个人的也不一样，会根据公司的需求，个人简历上的项目问

三、总结：

各个公司的侧重点不太一样，有的公司侧重数据分析/数据挖掘（京东，笔试题好多spass），有的公司偏向推荐算法（协同过滤，CTR点击率预估）（美团，汽车之家也很注重思维能力），用户画像（百度的百家号），有的公司侧重大数据开发（要求里写了Hadoop/Hive）（中国移动），有的公司更侧重算法层面，建模能力（滴滴）

如果是面试自然语言处理（NLP），图像识别，语音识别之类的公司，基本是要求深度学习知识的。创业公司的话，要求关注最新会议，跟paper，关注领域内最新进展

四、推荐网站和书目

推荐编程刷题网站：牛客网，Leecode

推荐书目《剑指offer》（c++），《程序员代码面试指南》（java编写），

《机器学习（周志华著）》（西瓜书），《统计学习方法（李航著）》

五：一些建议：

掌握基本知识后要确定好自己的目标，机器学习是一个大的方向，还有很多细分，究竟是要做文本，推荐，图像还是语音识别，差别都很大，人不可能面面俱到，掌握好一个领域的内容就很厉害啦~~

六：数据分析与机器学习的区别

个人的一点理解，具体还是看岗位要求怎么写的

数据分析偏向统计一些，要会SQL/Spass/SAS等数据分析软件等，更适合数学和统计专业

* 大数据开发能力：Hadoop/Hive/Map Reduce开发，例如Map Reduce 写 word count

深度学习知识：

* 深度学习框架

* CNN：什么是卷积，为什么要padding（根据简历的具体项目问

1

2

Udacity的机器学习项目P0和P1，如果写，请想好如下问题：

P0（泰坦尼克号项目）：预测这个有啥用？召回率是多少？（题目中并没有算）

P1（预测波士顿房价）：特征都是离散的，为什么用决策树？

（虽然是用的决策回归树，但我也没想 到更好的回答的方式）。。。

这些面试题目仅供大家参考，各个公司问每个人的也不一样，会根据公司的需求，个人简历上的项目问

三、总结：

各个公司的侧重点不太一样，有的公司侧重数据分析/数据挖掘（京东，笔试题好多spass），有的公司偏向推荐算法（协同过滤，CTR点击率预估）（美团，汽车之家也很注重思维能力），用户画像（百度的百家号），有的公司侧重大数据开发（要求里写了Hadoop/Hive）（中国移动），有的公司更侧重算法层面，建模能力（滴滴）

如果是面试自然语言处理（NLP），图像识别，语音识别之类的公司，基本是要求深度学习知识的。创业公司的话，要求关注最新会议，跟paper，关注领域内最新进展

四、推荐网站和书目

推荐编程刷题网站：牛客网，Leecode

推荐书目《剑指offer》（c++），《程序员代码面试指南》（java编写），

《机器学习（周志华著）》（西瓜书），《统计学习方法（李航著）》

五：一些建议：

掌握基本知识后要确定好自己的目标，机器学习是一个大的方向，还有很多细分，究竟是要做文本，推荐，图像还是语音识别，差别都很大，人不可能面面俱到，掌握好一个领域的内容就很厉害啦~~

六：数据分析与机器学习的区别

个人的一点理解，具体还是看岗位要求怎么写的

数据分析偏向统计一些，要会SQL/Spass/SAS等数据分析软件等，更适合数学和统计专业

机器学习要求编程能力较强，即算法实现能力，更适合数学和计算机专业

七：感受到的现状

机器学习是一个相对开发来说较新的职位，一些公司也开始增加这些职位，需求还是有的，要求也较高

机器学习要求编程能力较强，即算法实现能力，更适合数学和计算机专业

以上是一些笔试面试总结，仅供大家参考，欢迎大家补充交流和批评指正