機器學習工程師

❶ 如何區分理解數據科學家與機器學習工程師

機器學習方面的面試主要分成三個部分： 1. 演算法和理論基礎 2. 工程實現能力與編碼水平 3. 業務理解和思考深度 1. 理論方面，我推薦最經典的一本書《統計學習方法》，這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本

❷ 從小白到機器學習演算法工程師，我做了哪些准備

機器學習方面的面試主要分成三個部分： 1. 演算法和理論基礎 2. 工程實現能力與編碼水平 3. 業務理解和思考深度 1. 理論方面，我推薦最經典的一本書《統計學習方法》，這書可能不是最全的，但是講得最精髓，薄薄一本，適合面試前突擊准備。 我認為一些要點是： 統計學習的核心步驟：模型、策略、演算法，你應當對logistic、SVM、決策樹、KNN及各種聚類方法有深刻的理解。能夠隨手寫出這些演算法的核心遞歸步的偽代碼以及他們優化的函數表達式和對偶問題形式。 非統計學習我不太懂，做過復雜網路，但是這個比較深，面試可能很難考到。 數學知識方面，你應當深刻理解矩陣的各種變換，尤其是特徵值相關的知識。 演算法方面：你應當深刻理解常用的優化方法：梯度下降、牛頓法、各種隨機搜索演算法（基因、蟻群等等），深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面來逼近局部，牛頓法是用曲面逼近局部等等。 2. 工程實現能力與編碼水平 機器學習從工程實現一般來講都是某種數據結構上的搜索問題。 你應當深刻理解在1中列出的各種演算法對應應該採用的數據結構和對應的搜索方法。比如KNN對應的KD樹、如何給圖結構設計數據結構？如何將演算法map-red化等等。 一般來說要麼你會寫C，而且會用MPI，要麼你懂Hadoop，工程上基本都是在這兩個平台實現。實在不濟你也學個python吧。 3. 非常令人失望地告訴你盡管機器學習主要會考察1和2 但是實際工作中，演算法的先進性對真正業務結果的影響，大概不到30%。當然演算法必須要足夠快，離線演算法最好能在4小時內完成，實時演算法我沒搞過，要求大概更高。 機器學習大多數場景是搜索、廣告、垃圾過濾、安全、推薦系統等等。對業務有深刻的理解對你做出來的系統的結果影響超過70%。這里你沒做過實際的項目，是完全不可能有任何體會的，我做過一個推薦系統，沒有什麼演算法上的高大上的改進，主要是業務邏輯的創新，直接就提高了很明顯的一個CTR（具體數目不太方便透露，總之很明顯就是了）。如果你做過實際的項目，一定要主動說出來，主動讓面試官知道，這才是最大最大的加分項目。 最後舉個例子，阿里內部機器學習挑戰賽，無數碾壓答主10000倍的大神參賽。最後冠軍沒有用任何高大上的演算法而是基於對數據和業務的深刻理解和極其細致的特徵調優利用非常基本的一個演算法奪冠。所以啥都不如真正的實操擼幾個生產項目啊。

❸ 如何准備機器學習工程師的面試

冰凍三尺非一日之寒，首先 ，你要了解你自己的專業要求是什麼，其次你要了解你的工作需求是是什麼？只有你自己能夠了解自己和專業的時候，你才能做最好的自己。

好的自我介紹決定了面試的80%

不管你相不相信，你適不適合這份工作，HR在你自我介紹的階段，已經基本決定了。

很多人在自我介紹時會犯一個錯誤，那就是把自己的學校情況，工作經歷，興趣愛好籠統的丟給HR，讓他自己判斷你適不適合這份工作。

如果你這么做了，恭喜你，你已經進入了HR心中的「平庸組」名單。

面試其實不是很可怕的一件事，可怕的是自己不知道自己要找的工作是什麼，適合自己的是什麼，HR最怕的就是這樣的應聘者。

❹ 想做到機器學習初級、中級工程師分別需要會哪些知識

編程語言（programming language）用定義計算機程序形式語言種標准化交流技巧用向計算機發指令種計算機語言讓程序員能夠准確定義計算機所需要使用數據並精確定義同情況所應採取行

❺ 如何成為機器學習工程師：學習路徑

你好，我是計算機專業的，以後打算也往這個方向發展，可以一起交流下嗎？

❻ 演算法工程師是做什麼的真正做過的回答，怎麼去做一個演算法工程師與機器學習哪個好一些

演算法工程師不是也有一種叫做機器學習演算法工程師嗎？怎麼把演算法工程師和機器學習兩個分開了？

這是我上周聽過的阿里的一位演算法專家的直播課內容：

BAT企業的演算法工程師是這樣工作的：問題抽象、數據採集和處理、特徵工程、建模訓練調優、模型評估、上線部署。而一個演算法工程師真正值錢的地方在於問題抽象和上線部署這兩個。

他剛好講到企業中的演算法工程師的實際工作流程是怎樣的？以及如何成為演算法工程師，就是需要掌握哪些重要技能？

推薦給你看下咯：菜鳥窩人工智慧特訓營你只需要看第一章就好了，聽完之後就能解答你的提問了。

❼ 數據工程師和機器學習工程師的區別是什麼

你學過單片機嗎？AX-12是數字舵機，數字舵機是發串列指令控制的。你可以詳細看看它的資料，然後用單片機試試，用起來比一般的模擬舵機還要簡單的。建議你到robot360上看看，那裡有很多關於數字舵機和模擬舵機原理及使用的文章，也有這個舵機的資料呢，應該對你學習有幫助。

❽ 如何准備機器學習工程師的面試

我面試過5-6家互聯網公司的數據挖掘和分析、機器學習相關職位的工程師。被問到下面一些問題：
SVM的原理，SVM裡面的核
K-means，如何用hadoop實現k-means
naive bayes和logistic regression的區別
LDA的原理和推導
做廣告點擊率預測，用哪些數據什麼演算法
推薦系統的演算法中最近鄰和矩陣分解各自適用場景
用戶流失率預測怎麼做（游戲公司的數據挖掘都喜歡問這個）
一個游戲的設計過程中該收集什麼數據
如何從登陸日誌中挖掘盡可能多的信息

這些問題我回答的情況，分幾種。一種是在面試官的提示下，算是勉強完成了答案。一種是在面試官的提示下，答了一點但是答得不夠好。一種是面試官不提示也沒有反饋，我回答了但是我不知道回答得怎樣。
我非常後悔的一點是我現在才想起來總結。有一個題是游戲玩家流失率預測，我被問過兩次。但是每次我都說是個分類問題。最近我突然想起來去網上查了下，有兩個點，數據不平衡問題和時間序列分析。我網上查到是一個大學教授和人人游戲合作的課題。我然後查了下這個老師的publication。沒發現相關的論文。可能公司不讓發表吧。
這些問題的特點是很基礎很簡單，因為實際中很少用復雜的演算法，復雜的演算法不好控制，而且理論要求高。另一個特點是注重考查實際工程能力，我經常被問到自己實現了哪些演算法。還有的問題很契合實際。
我覺得如果現在再給我准備的機會。我會准備下面幾點。
首先是計算機基礎知識和演算法，這些都是會正常考察的。有些公司考的少，有些公司正常考察。
針對機器學習這部分，需要理論扎實，還需要自己動手實現代碼。另外hadoop，mpi，最近比較火的spark，應該都是加分項。另一個是接觸下實際的數據分析系統。我在學校裡面看的論文，都是講演算法的多，講應用系統的少。這個可以靠之前的實習，也可以看些比較實用的論文。

❾ 機器學習演算法工程師，都有哪些公司招

機器學習不是一定搞機器人好嗎。機器學習應用場景很多的。