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机器学习和大数据,岗位职责是什么,有哪些面试问题?

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机器学习和大数据,岗位职责是什么,有哪些面试问题?

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木马童年 发表于 2018-1-4 09:56:02 浏览:  846 回复:  1 [显示全部楼层] |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 木马童年 于 2018-1-4 10:01 编辑

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       机器学习和大数据,在 BAT、小米、360,这些大公司中,主要有哪些岗位,具体是做什么的,参加面试时,主要面试哪些问题?

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木马童年
 楼主|
发表于 2018-1-4 10:00:58 显示全部楼层
本帖最后由 木马童年 于 2018-1-4 10:05 编辑

    自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等,根据业务的不同,岗位职责大概分为:
    1、平台搭建类
           数据计算平台搭建,基础算法实现,当然,要求支持大样本量、高维度数据,所以可能还需要底层开发、并行计算、分布式计算等方面的知识;
    2、算法研究类
          文本挖掘,如领域知识图谱构建、垃圾短信过滤等;
          推荐,广告推荐、APP 推荐、题目推荐、新闻推荐等;
          排序,搜索结果排序、广告排序等;
          广告投放效果分析;
          互联网信用评价;
          图像识别、理解。
    3、数据挖掘类
         商业智能,如统计报表;
         用户体验分析,预测流失用户。
        以上是根据本人求职季有限的接触所做的总结。有的应用方向比较成熟,业界有足够的技术积累,比如搜索、推荐,也有的方向还有很多开放性问题等待探索,比如互联网金融、互联网教育。在面试的过程中,一方面要尽力向企业展现自己的能力,另一方面也是在增进对行业发展现状与未来趋势的理解,特别是可以从一些刚起步的企业和团队那里,了解到一些有价值的一手问题。
      以下首先介绍面试中遇到的一些真实问题,然后谈一谈答题和面试准备上的建议。
        1、你在研究/项目/实习经历中主要用过哪些机器学习/数据挖掘的算法?
        2、你熟悉的机器学习/数据挖掘算法主要有哪些?
        3、你用过哪些机器学习/数据挖掘工具或框架?
        4、基础知识
        无监督和有监督算法的区别?
    ​    ​SVM 的推导,特性?多分类怎么处理?
    ​    ​LR 的推导,特性?
    ​    ​决策树的特性?
    ​    ​SVM、LR、决策树的对比?
    ​    ​GBDT 和 决策森林 的区别?
    ​    ​如何判断函数凸或非凸?
    ​    ​解释对偶的概念。
    ​    ​如何进行特征选择?
    ​    ​为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合?
    ​    ​介绍卷积神经网络,和 DBN 有什么区别?
    ​    ​采用 EM 算法求解的模型有哪些,为什么不用牛顿法或梯度下降法?
    ​    ​用 EM 算法推导解释 Kmeans。
    ​    ​用过哪些聚类算法,解释密度聚类算法。
    ​    ​聚类算法中的距离度量有哪些?
    ​    ​如何进行实体识别?
    ​    ​解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类。
    ​    ​​写一个 Hadoop 版本的 wordcount。
    ​    ​   
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