算法工程师面试体系

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摘要: AI 算法工程师在面试中涉及的一些问题

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AI基础(必考)

  • 深度学习
    • DNN
    • CNN
    • RNN
    • GNN
    • 生成模型
    • GAN
  • 机器学习
    • 线性模型
    • 树模型
    • 集成学习
      • XGBoost
      • LightGBM
      • CatBoost
    • 无监督学习
    • 降维
    • 采样
  • 强化学习
  • 概率模型
    • EM
    • GMM
    • HMM
    • CRF
  • 领域算法
    • 计算机视觉
    • NLP
    • 语音
    • 视频
    • 多模态
    • 推荐系统
    • 计算广告
    • 风控/反作弊
  • AI框架
    • PyTorch
    • TensorFlow
    • MindSpore
    • PaddlePaddle
    • OneFlow

算法工程(加分)

  • 数据闭环
    • Redis
    • MySqL
    • ES
    • Kafka
    • Flink
  • 分布式训练
    • 分布式算法
    • Horovod
    • 参数服务器
  • 模型加速
    • 剪枝
    • 蒸馏
    • 量化
  • 模型推理
    • onnx
    • TensorRT
  • 模型部署
    • 服务端
      • Docker
      • Kubernates
    • 移动端
      • tflite
      • coreML
  • 大数据处理
    • Spark
    • HiveQL
  • 开源工具
    • RPC框架
    • zookeeper
  • 软件工程
    • 代码管理
    • 软件测试
    • 设计模式

代码能力(必考)

  • C++/Java
  • CUDA
  • shell
  • Python
  • 基础算法
    • 贪心
    • 分治
    • 动态规划
    • 搜索
  • 数据结构
    • 线性结构
    • 树结构
    • 图结构
    • 哈希
  • 海量数据
    • 随机算法
    • 近似算法
    • 外存算法

计算机基础(加分)

  • 操作系统
  • 计算机网络
  • 数据库系统
  • 分布式系统

数学基础(加分)

  • 线性代数
  • 概率统计
  • 优化
  • 计算数学
  • 组合数学

软技能(必考)

  • 沟通表达
  • 逻辑思维
  • 团队合作
  • 行业认知

数据分析(加分)

  • 数据分析方法论
  • 数据可视化方法论
  • numpy/scipy/matplotlib
  • SQL
  • Linux工具

项目经验(必考)

  • 经历
    • 竞赛
    • 实习
    • 个人项目
    • 团队项目
  • 经验
    • 数据管理
    • 实验管理
    • 推送管理
    • 指标体系设计
    • 标签体系设计
    • 标注方案设计
    • 数据闭环设计
    • 日志方案设计
    • 模型降级方案设计

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