机器学习工程师面试题
机器学习工程师弥合数据科学研究和生产系统之间的差距。最佳候选人将强大的软件工程基础与对ML工作流、模型部署和监控的深入理解相结合。
需要评估的关键技能
行为类问题
4这些问题考察候选人过去如何应对真实情境。过去的行为是预测未来表现最有力的指标之一。
请描述您部署到生产环境的一个机器学习模型。从原型到生产的最大挑战是什么？
评估真实的ML部署经验和生产就绪思维
请讲述一个您参与的ML项目没有达到预期结果的经历。您学到了什么？
揭示学习心态和对失败的诚实自我评估
请讲述一次您需要向非技术干系人简化复杂ML概念的经历。您如何处理？
评估沟通技能和弥合技术-业务差距的能力
请讲述一次您与数据工程师密切合作以改善模型数据输入的经历。发生了什么变化？
揭示跨功能协作技能和数据管道意识
情景类问题
4提出假设情景，了解候选人会如何应对该岗位可能遇到的挑战。
一个在测试中表现良好的模型在部署两周后准确性下降。您的假设是什么，如何调查？
评估对模型漂移、监控和生产ML调试的理解
您的模型需要以低于100毫秒的延迟每秒服务10,000个请求的预测。您如何处理？
评估模型服务架构和性能优化技能
产品团队想添加一个ML驱动的功能，但可用的训练数据有限且嘈杂。您如何建议他们？
评估设定现实期望和提出务实解决方案的能力
您接手了一个没有文档、命名不一致且路径硬编码的ML管道。您从哪里开始？
测试改进遗留ML基础设施的务实方法
技术类问题
4通过岗位专属问题，评估候选人的专业知识、工具熟练度和解决问题的能力。
您如何为一个需要在多个模型间共享特征且同时支持批处理和实时服务的团队设计特征存储？
测试特征工程基础设施知识和系统设计技能
请解释为特定任务训练自定义模型与微调预训练基础模型之间的权衡。
测试对现代ML方法的知识和实际决策
请描述您在ML开发中进行实验跟踪和可重现性的方法。
测试MLOps成熟度和工程纪律
请介绍您如何为替换现有规则系统的新ML模型实施A/B测试。
测试对安全模型上线和实验设计的理解
能力类问题
3使用结构化、以证据为基础的问题，对照岗位要求衡量具体技能和能力。
您如何决定为商业问题评估模型时使用哪些指标？请举一个具体例子。
评估将ML指标与商业结果联系的能力
您如何处理ML模型中的偏见和公平性问题？请举一个具体例子。
评估对负责任AI实践和伦理考虑的认知
当干系人需要理解预测时，您如何平衡模型复杂性和可解释性？
评估关于可解释性权衡的判断力
该岗位的面试技巧
- 安排一个专注于数据处理或模型评估的实际编码练习。
- 让候选人批评一个设计不佳的ML管道。
- 专门探究生产经验。
- 寻找考虑完整生命周期的候选人。
常见问题
数据科学家和机器学习工程师有什么区别？
数据科学家关注分析、实验和模型开发。ML工程师关注构建基础设施以在生产中部署、服务和监控这些模型。
ML工程师应该掌握哪些编程语言？
Python是必备的。此外，SQL用于数据工作，Go、Rust或C++等编译语言用于性能关键的服务组件会增加显著价值。
机器学习工程岗位需要博士学位吗？
大多数ML工程职位不需要博士学位。强大的软件工程技能加上实际的ML经验通常比学术资历更重要。