算法工程师面试体系

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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