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如何破解机器学习系统设计面试
Meta、Apple、Reddit、Amazon、Google 和 Snap ML 设计面试的综合指南《如何破解机器学习系统设计面试》一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学系统设计面试是 Meta、Apple、Reddit、Amazon、Google、Snap 等许多公司招聘流程的核心部分。
这些访谈差异很大 ——有些更关注软件架构，其他则关注问题框架或排名系统，并且团队之间的沟通方式和期望可能存在显着差异。
了解这些差异并从每种方法中学习可以揭示出如何获得出色的面试表现的宝贵见解。每种变体都强调不同的技能：将业务目标转化为机器学习解决方案、处理歧义或在压力下保持冷静。
与软件工程系统设计相比，可用于 ML 系统设计面试的结构化资源要少得多。这篇文章汇集了一般框架、常见陷阱和实用技巧，以及一组精选资源，可帮助您在下一次 ML 系统设计面试中做好准备并取得优异成绩。
这些访谈试图测试什么？
我个人非常喜欢设计面试 ——与一般的机器学习、行为和编码回合相比，它们更有趣、更不可预测、更具有挑战性、更实用。根据谈话的内容，设计面试可能涵盖所有其他类型的面试，并提供指标来表明候选人是否做过任何实际工作并了解他们过去解决的问题的基本原理、规模和复杂性以及他们的资历水平。
设计面试通过有关设计选择和不同架构之间的权衡的对话来测试您核心技能的深度和广度。一般来说，它是通过您展示以下内容的能力来测试的：