秋招變夏招，還沒準備好？Datawhale團隊成員offer收割機牽頭，帶領(lǐng)14名成員歷時2個月，整理了一份機器學習算法工程師求職面經(jīng)：Daily-interview。一份小而美的面經(jīng)助您備戰(zhàn)秋招，夏天來了，offer還會遠嗎？

金三銀四的實習求職季已過，不知道屏幕對面的你有沒有收到心儀的offer呢？如果你是offer拿到手軟的大佬，不要懈怠，讓優(yōu)秀在人生長跑中成為一種習慣。但如果在求職中四處碰壁，與心儀的企業(yè)失之交臂，也不要整日眉頭緊鎖，你需要分析失敗原因，修整心情，重新出發(fā)。

秋招馬上要來啦！你的戰(zhàn)甲準備好了嗎？

何為戰(zhàn)甲

一定有人會問，面試求職的戰(zhàn)甲是什么呢？小編認為應(yīng)該是一份屬于自己的面經(jīng)。

?？途W(wǎng)，知乎等眾多網(wǎng)站上包含了數(shù)以百萬計的面經(jīng)，但往往大而散，面試者在準備面試時候去翻閱不但浪費時間，翻閱材料越多，越覺得自己很多知識點都沒有掌握，造成心理上極大的壓力，導(dǎo)致面試中不能發(fā)揮正常水平甚至面試失敗。這就和高考前夕是一個道理，老師會告誡你：回歸基礎(chǔ)，不要再去做難題?；貧w基礎(chǔ)為了以不變應(yīng)萬變，不做難題則是心理上的博弈。

那說到回歸基礎(chǔ)，每個人的做法又不同。有的人會拿起課本，將書中基礎(chǔ)概念理論全部過一遍，沒有針對性，沒有側(cè)重點。這時候就需要看看學霸們是怎么做的了，學霸會拿起自己的筆記本，上邊全是重點難點易錯點，是針對自己的學習情況總結(jié)出來的，這也是為什么每年狀元的筆記本能賣出天價的原因之一吧。

其實，如果你是位有心人，那應(yīng)該有自己的一份面試筆記，記錄求職中常涉及到的知識點和自己做的項目中常被問到的問題。每次面試之前看一遍，做到舉一反三，融會貫通，熟捻于心，方能在每次面試中汲取經(jīng)驗，最后從容應(yīng)對。我個人就有自己的面試筆記，每次面試之前都會翻一遍，邊看邊想，但求好運。

但如果之前并沒有意識到這一問題也沒關(guān)系，Datawhale為你呈現(xiàn)一份小而美的面經(jīng)。首先需要明白的是：這不是一份大而全，涵蓋所有內(nèi)容的面經(jīng)，因為知識在不斷更新迭代，做不到涵蓋所有。同時不提供查漏補缺，因為每個人的短板不盡相同，需要面試者根據(jù)自己知識體系，多加思考，自己完善。 這是一份每一個面試者面試之前必看一遍的小面經(jīng)，面試之前花半天時間，溫故而知新。 如果你能根據(jù)自己的實際情況進行補充與修正，那可謂是如虎添翼，戰(zhàn)甲升級了。

戰(zhàn)甲現(xiàn)身

接下來看看這件戰(zhàn)甲都由什么組成呢？也就是說這份面經(jīng)應(yīng)該怎么使用呢？

面經(jīng)內(nèi)容以崗位為劃分，包含機器學習算法工程師，圖像處理算法工程師，自然語言處理算法工程師三個崗位，目前只更新了機器學習算法工程師的面試指南，不過求職圖像處理和自然語言處理的小伙伴也可以作為參考。

機器學習算法工程師面經(jīng)共包含：ML、coding、Big Data、Logic & probability、cs subjects和DL六部分內(nèi)容，涵蓋計算機學科基礎(chǔ)、邏輯思維、概率論基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、機器學習及深度學習等知識，絕對是一份值得借鑒的面經(jīng)啦。

01 Machine Learning

這部分介紹了機器學習常問算法的內(nèi)容，包含了以下眾多常用算法。每個子模塊里介紹了基本思想后加入了算法十問和面試真題環(huán)節(jié)。

以Adaboost為例，首先介紹集成學習的基本知識

然后針對Adaboost經(jīng)常出現(xiàn)的問題總結(jié)了：算法十問

最后給出了面試真題，關(guān)于面試真題，我建議大家將自己面試中遇到的問題加入進來，形成自己的面經(jīng)小冊子

02 Coding

這部分對?？紨?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法進行了介紹。

針對每一個細分環(huán)節(jié)，給出了十個經(jīng)典題目參考學習，幫助學習理解。以sort為例，總結(jié)了快排、堆排、歸并排序、多路歸并排序、單鏈表插入排序與單鏈表歸并排序的經(jīng)典題目供大家學習，都是面試中常出現(xiàn)的點了，話不多說，你懂我意思吧。

03 Big Data

這部分包含了mapreduce、Technology與questions三部分內(nèi)容，介紹了處理海量數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)和方法，最后同樣給出了面試中經(jīng)常出現(xiàn)的經(jīng)典題目供大家參考。

04 Logic & probability

這部分內(nèi)容包含了邏輯題目及概率題目兩方面的內(nèi)容。這部分也是面試中經(jīng)常涉及到的題目了，這種題目沒有什么技巧，只能夠按照邏輯一點點分析，考察的是最基本的思維邏輯，做這類題目時只能沉心靜氣，慢慢分析但也要注意時間的把控。

05 CS Subject

這部分包含了計算機的一些基礎(chǔ)知識，涉及操作系統(tǒng)、計算機網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)庫等方面的知識，進程和線程具體是什么，Http和Https的區(qū)別等等內(nèi)容，用心看上3遍，幫助你從容應(yīng)對面試官提出的不經(jīng)意的小問題啦！

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06 Deep Learning

這部分是關(guān)于深度學習的內(nèi)容，該部分的內(nèi)容還在更新完善中，大家可以先學習前邊的內(nèi)容，然后和小編一起期待后續(xù)內(nèi)容的完善吧。

獲取戰(zhàn)甲

GitHub 地址：

https://github.com/datawhalechina/Daily-interview

點擊閱讀原文也可以直接瀏覽面經(jīng)內(nèi)容，別忘記star，關(guān)注后續(xù)更新內(nèi)容啊。 除了收下這份面經(jīng)使用指南外，還給大家?guī)砹艘粋€激動人心的好消息，針對這次總結(jié)的面經(jīng)內(nèi)容，我們正在籌備組隊學習啦，帶領(lǐng)大家一起備戰(zhàn)秋招！

最后，希望每一份努力都有所收獲。即將到來的秋招，你，準備好了嗎？

貢獻人員名單：

總負責人：xiaoran

監(jiān)督&審核人：呂雪杰、康兵兵、程智超、xiaoran、咖喱

參與人員：李奇鋒、程鈺俊、Summer、莎莎、追風者、ZDou、地山謙、李文樂、Yvette明明就

感謝以上小伙伴為這次面經(jīng)作出的努力~同時也歡迎優(yōu)秀的你，為開源內(nèi)容做一份貢獻。