江苏龙网

  1. 首页 > 资讯 > 科技 > >

CSDN|如果我是推荐算法面试官，我会问哪些问题？


CSDN|如果我是推荐算法面试官，我会问哪些问题？
本文插图
来源 | TechFlow（ID：techflow2019） 前两天的时候有一个同学在评论里问我 ， 承志 ， 如果你是面试官 ， 你会问什么问题呢？
不得不说这是一个很好的问题 ， 一千个人眼里有一千个哈姆雷特 ， 同样 ， 一千个面试官里面也有一千个面试标准和面试风格 。 首先说明 ， 本文的内容只代表我个人的观点 ， 大家辩证吸收 。
无论是我之前作为面试官进行的面试 ， 还是以后我将要进行的面试 ， 我个人的面试流程主要分成三个部分 。 分别是算法题、机器学习基础以及理解题 。 实际上也不只是我 ， 业内很多面试官基本上也都是这个流程 。
算法题 算法题指的是算法数据结构这一块内容 ， 这块能考察的东西非常多 ， 即使排除掉竞赛当中的内容 ， 也可以玩出花样来 。 业内的面试官在这个部分一般有两种风格 ， 第一种是朴素风 ， 也就是问的都是基础当中比较难的内容 。 比如让你手写归并排序、快速排序 。
归并排序和快速排序虽然都是本科算法课当中有的东西 ， 但难度还是比较大的 ， 有能力在面试的时候用白板写出来并且基本上没有bug的都是牛人 。 如果此人还没有acm之类的算法竞赛的背景的话 ， 那么可以肯定他的基础一定非常扎实 ， 或者是进行了充分的面试准备 。
第二种风格是思维题 ， 比如选择一道LeetCode或者是codeforces当中的问题进行考察 。 一般面试官喜欢解法多样 ， 既存在简单朴素方法 ， 又存在需要缜密思考才能得到进阶解法的问题 。 候选人能答出什么样的解法 ， 就说明了他处在什么样的档次 。 这种问题的解法一般也都是一些基础算法 ， 比如two pointers或者是递归 ， 你想不到一定不是因为你不知道这个算法 ， 而是你理解不够深刻 ， 或者是思维能力不够 。
我个人在面试的时候一般会从易到难准备三道问题 ， 根据最简单问题的回答情况来判断是否要给出最难的问题 。 比如一道裸题 ， 一道基础题 ， 和一道思维题 。 有时候为了防止候选人押题 ， 我也会准备一道原创题 。 因为经常会遇到面试的时候候选人偷偷百度的情况 。
机器学习基础 基础题主要指的是机器学习方面的基础 ， 这一块问问题的风格也很多 。 有些人会喜欢由浅入深 ， 你每回答出来一个问题 ， 就继续追问你一个更深入的问题 ， 直到你全部回答出来或者是回答不上来为止 。 还有些人会直接问你某一个领域的细节查看你的理解情况 。
我个人喜欢两种方法联合起来使用 ， 比如我可能会问你在机器学习领域你比较熟悉的模型有哪些 。 当候选人回答之后 ， 我会让他自己选择一个他拿手的模型进行介绍 。 比如之前有一个哥们选了Kmeans ， 他把Kmeans说出来的时候就在我心里已经扣了点分了 。 说明他对于他当时提到的其他模型一定都不是非常自信 ， 不然为啥选择最简单的Kmeans？
【CSDN|如果我是推荐算法面试官，我会问哪些问题？】接着 ， 他介绍Kmeans的原理倒是没有太多的问题 ， 但是当我问他如何解决Kmeans效率较低的问题 ， 有没有想法的时候 ， 他直接告诉我没有想法 。 这说明了什么？说明他对于这些模型的原理只是浅尝辄止而已 ， 并没有深入其中思考 。 就连最简单的Kmeans尚且如此 ， 其他的模型更加就不用说了 。
如果这一环节他答得不错的话 ， 我可能会选择一些比较有挑战的问题追问一下 。 比如追问一下GBDT或者是XGboost模型的原理或者是一些细节 。 如果追问的内容也可以答出来 ， 那么机器学习基础这一关就算是过了 。
一般来说不会问太多深度学习相关的内容 ， 可能会挑一些比较基础的问 。 比如解释一下神经网络梯度爆炸的原因以及解决的办法 ， 以及候选人在这个领域做过的模型和事情等等 。 如果候选人之前没做过相关领域的话 ， 问不出太多的东西来 。 比如如果他之前做的是NLP或者是CV ， 那么基本上没有相关性 ， 可能只能挑一些有些感兴趣或者了解的问问了 。


推荐阅读


上一篇：中年|30+公里续航+自动大灯 360平衡车P1开箱体验

下一篇：南方都市报|?松山湖联合华为办创业大赛，还每年安排1500万做这件事