机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能的核心技术之一。
当然啦,你都准备去面试算法工程师啦,这东西您肯定心里很清楚的。
领英前段时间发布的《全球AI领域人才报告》,截至2017年一季度,基于领英平台的全球AI领域技术人才数量超过190万。美国相关人才总数超过85万,占据榜首。中国的相关人才总数也超过5万人,位居全球第七。
但是人才缺口还是相当大。纵观国内,核心科技公司占据了头部人才资源。根据脉脉数,国内AI人才主要散布在百度、阿里巴巴、腾讯、科大讯飞、滴滴、今日头条等近40家公司。那就意味着如果您的专业知识扎实的话,无论大公司还是小企业您都可以随意选择的。
但是并不意味着您就一定能够获得offer,阴沟翻船的事情历史上比比皆是。
作为一个技术人员,您应该准备好跟面试官进行关于薪资/职业晋升途径/公司状况等,跟技术面试官谈技术甚至笔试,所以我给出一下的建议:
客观估计自己的实力,合理定位您是入门级别、还是理解使用级别、实际应用级、大佬般的创造级。
入门级别:是否了解算法的内部构成模块?能不能对比多种算法?
理解使用级别:模型因为什么而产生?这个模型构成各个模块是什么?这些模块都有什么功用?如何整合使用这些模块?
实际应用级别:如何把创造出来的算法应用于什么场景?估计能够得到什么结果?
大佬般的创造级别:通常不用面试,直接出offer..........
了解行也薪资水平合理的薪资,HR也好办,自己心里也有数。不用怕开太高吓走HR;被压价的时候知道自己是否吃亏。
了解与自身水平相似的同行平均薪资。这并不意味着是光看跟自身水平差不多的人,还需要看这些跟您面试的企业的规模是否相当。大公司的薪资福利相对好一点,小一点的公司会给更多的未来(股权之类的)。
有两个办法:①上招聘网站做一次精细的查看;②找从事同行业的同学朋友,跟他们商量一下。
做好复习避免阴沟翻船,你需要在短时间里有的放矢,快速回忆起相关的知识,从容面对技术官的提问,甚至应付笔试。
但是机器学习的内容庞大,不可能面面俱全。那么也就是老方法两个:①上招聘网站,看该公司的的招聘要求,是结合数据挖掘传统算法,机器学习浅层算法,还是深度学习深层算法在人工智能领域的产品中进行分类和预测,还是一起来?是否以在图像识别、自然语言处理、舆情分析、语音识别等人工智能方面的应用;
②找到该公司的相关员工,打探一下面试官的喜好,心里做好准备。
④可以做做测试
话说,机器学习的测试的话,您应该做得很多,可以试试自己的实力。(例如:)
⑤找到做HR的同学,让你给你做好面试前的准备,不要因为小事丢了工作。
祝您好运!