Zycus 面试经历 |人工智能/机器学习工程师

第一轮：作业。

你会得到一份 HR 需要解决的任务表。就我而言，它是从 doc 格式中提取数据。清除这一轮的关键在于在您提取数据后对其进行标记，然后训练 NLP 模型以获得所需的字段。他们只是关心你的方法，即使你没有完成 100% 的任务也没关系。

第 2 轮：基于 Webex 的视频会议。

我的面试是 1.5 小时（3 轮）。他们主要询问 NLP 部分，什么是嵌入、skipgram 和 cbow，在有监督和无监督学习的情况下如何检测异常值。给定案例研究，您将使用哪种类型的模型。

他们还将检查基本的机器学习概念，然后他们将开始深入挖掘。准备好，因为他们会打开你的项目，并会问你为什么只写这行代码，为什么不写别的。

无论您提到什么项目，他们都会理解并提出更多问题。就像他们问我为什么我使用岭回归为什么不使用套索或任何其他方法一样。词嵌入如何映射到潜在空间，手套嵌入细节。 Glove 嵌入和 word2vec 有什么区别。您更喜欢哪个以及为什么。

第三轮：主要关注我是如何实施我的项目的。他们给了我案例场景，假设你是 Apollo 医院的 ML 负责人，你有 4 个独立的特征，如心电图、收缩率、收缩率、血流（可以是任何四个独立参数），并且在此基础上你必须预测该人是否会发生心脏骤停。你将如何处理这个问题。序列建模问题。然后他们进一步对问题进行了修改，如果知道多达 60 个时间步的某些细节，那么如何，就像他们遵循心脏骤停的模式一样，如何确定在时间步 120 时该人将遭受心脏骤停。休息一下，他们问了关于 Squential 建模的问题。

第 4 轮：最后他们会询问您的作业和数据提取，不同的方式，您将如何从 OCR 中提取表格数据。专注于空间模型。