亚马逊机器学习工程师面试怎么过?_详细解读_最新资讯_热点事件

编者按:本文来自微信公众号“CSDN”(ID:CSDNnews),36氪经授权发布。

作者 |Terence Shin

译者 |苏本如

责编 | 夕颜

你是否好奇亚马逊的企业文化、招聘流程和面试?本文将带你深入了解一下!

简介

从最初的一家在线书店起步,发展成为现在市值超过一万亿美元的电子商务服务提供商。亚马逊可以当之无愧地称为世界上最大的电子商务巨头之一。与此同时,它还专注于云计算,数字流技术和人工智能技术。

这个世界上最大的科技巨头之一,同时在整合机器学习和人工智能应用以改善公司运营和产品方面也处于业界领先地位,这一点毫不奇怪。事实上,正是得益于机器学习的帮助,亚马逊才可以做到向超过1亿的亚马逊Prime会员销售超过1,200万件产品,并且能够在一到两天之内交付。

在本文中,我们将对亚马逊机器学习工程师的面试过程作一番深入探讨。

机器学习工程师的职责

亚马逊的机器学习工程师们使用大量的数据为不同的客户建立机器学习(ML)和深度学习(DL)模型。他们将与亚马逊的专业服务顾问合作,全过程、全方位地参与ML/DL项目的开发和交付,并在此后帮助运行项目。

机器学习工程师的技能和资质要求

基本要求:

    拥有数学、统计学、计算机科学或其他类似的量化研究专业的学士学位。

    具备5年以上的相关领域工作经验。

    拥有广泛的预测和决策模型、数据挖掘技术以及开发此类模型的工具的使用经验。

    优先考虑的资质

      具有构建/运行高可用性分布式系统,对大型数据集进行数据提取、分析和处理的经验。

      具有使用Linux/UNIX处理大型数据集的经验。

      具有使用AWS技术的经验,如Redshift、S3、EC2、Data Pipeline和EMR。

      能够将深厚的技术技能和业务知识结合起来,并且能够和客户组织内的所有级别和所有专业的人员进行沟通的能力

      机器学习工程师的类别

      在亚马逊,机器学习和数据科学工程师们有不同的分工和职责,他们包括数据科学家,应用科学家,机器学习工程师和研究科学家。尽管他们在本质上类似,但各自有着独特的差异。

      亚马逊的数据科学家专注于提供数据驱动的洞察力,他们充当了业务和技术之间的纽带。他们的主要职责是分析大型数据集并对其建模。

      亚马逊的机器学习工程师是构建机器学习和深度学习模型的专家。他们不仅为亚马逊构建模型,还为AWS上的其他大型企业构建模型。除了构建模型之外,亚马逊的机器学习工程师还负责实现模型,并为它们投入生产做好准备。

      亚马逊的研究科学家通常具有较高的教育水平,他们一般拥有硕士或博士学位。研究科学家们被寄予了突破技术壁垒的厚望,这意味着扩大生产能力极限的可能性。研究科学家将对新老技术进行研究,以确定它们在实践中是否有益。

      应用科学家通常也具有较高的教育水平。他们的作用甚至比亚马逊的研究科学家还要略高一些,所以他们需要通过一个高难度的编码测试。应用科学家专注于提高亚马逊客户体验的项目,例如亚马逊的自动语音识别(ASR)、自然语言理解(NLU)、音频信号处理、文本到语音(TTS)和对话管理等项目。

      面试过程

      初步筛选

      第一个初步筛选的电话通常由招聘人员或招聘经理进行的,目的是让双方都有更进一步的了解。面试官通常会向你介绍一下职位和面试过程,他们还会问你一些有关履历和过往经历的标准问题。他们希望看到你对亚马逊感兴趣,并且确认你具有这个职位所需要的经验和能力。

      技术筛选

      最初的电话初步筛选之后就是技术筛选,通常由一个机器学习工程经理来负责。这一次,他们会问你一系列有关机器学习概念的一般性问题。这些问题通常涉及基本的机器学习概念,例如解释不同的机器学习模型、偏差-方差权衡和过度拟合等等。

      技术筛选的第二部分是编码问题。你可以使用你喜欢的任何语言。

      这里有一个亚马逊机器学习面试问题和解决方案的示例供你参考(https://www.interviewquery.com/blog-amazon-machine-learning-interview-questions-solutions/)。

      现场面试

      最后的面试环节是现场面试,通常由五到六轮面试组成。这些面试由各种各样的行为和技术面试问题混合组成。

      行为问题:你可能会在每轮面试中都会遇到一个行为问题,这些问题将包括你过去的工作经历,你为什么要离开目前的工作,以及你是如何在团队中工作的。你还应该准备他们问你一个LP问题(领导力原则)- 确保你了解亚马逊的14个领导力原则(https://www.amazon.jobs/en/principles)!

      技术问题:你应该期待至少有几轮技术面试,涉及的问题将涵盖机器学习概念和编程概念。众所周知,过往的应聘者们都会被问到面向对象的设计问题,所以一定要确保你在这两个方面都作好准备!

      Interview Query上也有一些亚马逊机器学习面试问题和解决方案,供你参考(https://www.interviewquery.com/blog-amazon-machine-learning-interview-questions-solutions/)。

      感谢阅读!

      原文链接:

      https://towardsdatascience.com/the-amazon-machine-learning-engineer-interview-7def22233382