面试官如何判断面试者的机器学习水平？

面试官判断一个人的机器学习水平，就像品鉴一件艺术品，不是简单地看标签，而是要深入雕琢的细节和内在的功力。下面咱们就掰开了揉碎了聊聊，一个经验丰富的面试官，是如何层层剥茧，探究你机器学习内功深浅的。

一、理论基石：是“知其所以然”，还是“知其然而已”？

这是最基础，也是最关键的一环。面试官会通过一系列问题来考察你对机器学习基本概念的掌握程度。

基础算法的理解：
监督学习： 会问你线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM 等算法的工作原理。比如，SVM 的核函数有什么作用？为什么会有径向基函数 (RBF)？它解决了什么问题？决策树如何进行特征选择？剪枝的目的是什么？随机森林和梯度提升树（如 XGBoost）在构建模型和优化目标上有什么本质区别？
无监督学习： KMeans、PCA、LDA、DBSCAN 等算法也会被提及。KMeans 的簇内平方和最小化是如何实现的？PCA 的核心思想是什么？它和 LDA 有什么区别？DBSCAN 如何处理噪声点？
损失函数与优化： 你得能说清楚 MSE、CrossEntropy、Hinge Loss 等损失函数的适用场景，以及它们背后的数学原理。更重要的是，你要理解梯度下降（SGD、Adam、RMSprop 等）是如何工作的，各个优化器的优缺点是什么？什么时候会选择 Adam 而不是 SGD？
正则化： L1 和 L2 正则化的区别是什么？它们分别有什么效果？为什么正则化可以防止过拟合？
评估指标： 除了准确率，你还得能说出精确率、召回率、F1score、AUC、RMSE、MAE 等指标的含义、计算方法，以及它们各自的适用场景。尤其要注意，在类别不均衡的情况下，为什么准确率会失效？

模型泛化与过拟合/欠拟合：
这绝对是重头戏。面试官会问你如何判断一个模型是过拟合还是欠拟合（学习曲线、交叉验证等）。然后，会深入追问你如何解决这些问题？是增加数据？数据增强？降低模型复杂度？增加正则化？提前停止？早停 (Early Stopping) 的原理是什么？
交叉验证： KFold、Stratified KFold 等不同交叉验证方法的优缺点是什么？什么时候会选择 Stratified KFold？

特征工程：
这不仅仅是“懂”，更是“会”。面试官会考察你对各种特征处理方法的熟练度，以及在实际场景中的应用。
处理缺失值： 均值/中位数/众数填充、模型预测填充（如 KNN Imputer）等方法的优劣？
处理类别特征： OneHot Encoding、Label Encoding、Target Encoding、Frequency Encoding 等方法的适用场景和潜在问题（如维度灾难、信息丢失）。
特征缩放： Standardization 和 Normalization 的区别，以及为什么需要特征缩放。
特征选择/提取： 过滤法（相关系数、卡方检验）、包装法（递归特征消除）、嵌入法（Lasso 回归内嵌的特征选择）的原理和优缺点。PCA 算不算特征选择？降维和特征选择有什么区别？

深度学习基础（如果职位涉及）：
神经网络结构： MLP、CNN、RNN（LSTM、GRU）、Transformer 等基本结构的原理，各层的作用（卷积层、池化层、激活函数、全连接层等）。
激活函数： ReLU、Sigmoid、Tanh 等的优缺点，为什么 ReLU 成为主流？
反向传播： 你得能用自己的话讲清楚反向传播的数学推导过程，梯度如何计算和更新。
Batch Normalization、Dropout 等： 它们的作用是什么？为什么能加速训练或防止过拟合？

二、实战经验：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行

光有理论是不够的，面试官更想知道你能不能把理论落地。这部分会结合你的项目经历，进行深入的挖掘。

项目复盘：
你的贡献： 在项目里你具体做了什么？承担了哪些关键角色？解决了什么核心问题？
问题拆解： 当遇到一个机器学习问题时，你通常是如何思考的？有没有一个通用的框架或流程？（比如：理解业务需求 > 数据探索 > 特征工程 > 模型选择 > 模型训练 > 模型评估 > 模型部署 > 持续优化）
技术选型： 为什么选择这个算法而不是那个算法？你的选择依据是什么？有没有尝试过其他模型？为什么最终放弃了？
数据处理： 你们的数据量有多大？什么类型？在数据清洗、预处理、特征工程方面遇到了什么挑战？你们是如何解决的？
模型调优： 你是如何进行超参数调优的？Grid Search、Random Search、Bayesian Optimization 等方法你用过吗？各自有什么特点？
结果分析： 模型的评估指标是怎么定的？最终的模型效果如何？有没有进行过 A/B 测试？
遇到的坑： 在项目过程中，你踩过哪些“坑”？比如数据泄漏、模型性能瓶颈、线上推理慢等等，你是怎么爬出来的？

代码能力：
熟悉的框架： TensorFlow, PyTorch, Scikitlearn, Keras 等，你对哪个框架更熟悉？为什么？
代码实现： 会让你手写一些核心算法的实现片段，或者讲解某个算法在代码中的具体实现逻辑。例如，让你写一个简单的逻辑回归的训练函数，或者解释一下 Scikitlearn 中某个模型的 `fit` 和 `predict` 方法的内部流程。
调试能力： 当模型训练出错时，你是如何定位问题的？（比如：检查数据、检查代码逻辑、查看梯度、可视化中间层输出等）

工程化思维：
模型部署： 你对模型部署了解多少？是将模型部署到云端、边缘设备，还是做成 API 服务？
性能优化： 如何优化模型的推理速度？（模型量化、剪枝、知识蒸馏等）
监控与迭代： 模型上线后如何监控其性能？如何进行模型的迭代更新？

三、解决问题能力：是“思考者”，还是“搬砖工”？

这是区分优秀与平庸的关键。面试官会设置一些开放性问题，考察你的分析能力、逻辑思维和创新能力。

情景假设：
“如果我们有一个非常大的数据集，但是计算资源有限，你会怎么做？”
“一个新业务场景，没有现成的数据集，你会如何启动一个机器学习项目？”
“你的模型在测试集上效果很好，但在生产环境中表现不佳，可能是什么原因？你会如何排查？”
“一个产品经理说‘我们的用户喜欢 A 功能，但数据显示用户更倾向于 B 功能’，你会如何分析和给出建议？”

对新技术的态度：
你如何学习新的机器学习算法和技术？
你对当前机器学习领域的热点（比如大模型、可解释性、联邦学习等）有什么看法？
你有没有关注最新的研究论文？有没有尝试复现过？

批判性思维：
对于一个常见的机器学习问题，你有没有不同的解决方案？
在某个项目里，你有没有质疑过现有的方法，并提出了更好的方案？

四、沟通表达能力：是“讲清楚”，还是“说不清”？

再好的技术，如果表达不清，也无法说服别人。

清晰的逻辑： 回答问题时，逻辑是否清晰？有没有条理？
准确的术语： 是否能准确使用机器学习领域的专业术语？
举一反三： 能否通过一个例子把复杂的概念讲明白？
主动性： 是否会主动补充信息？能否在面试官的引导下进一步深入？

如何准备？

1. 打牢基础： 认认真真看一遍经典的机器学习教材（如《统计学习方法》、《机器学习》周志华版），搞懂每个算法的数学原理。
2. 动手实践： 刷 LeetCode 的机器学习相关题目，参加 Kaggle 竞赛，或者自己找一些数据集做项目。
3. 项目复盘： 对你做过的每一个项目，都要能够深入复盘，总结经验教训，找出亮点和不足。
4. 模拟面试： 和朋友或者同行进行模拟面试，反复练习表达和沟通。
5. 关注前沿： 阅读机器学习领域的最新论文和技术博客，了解行业动态。

总而言之，面试官考察的不是你背了多少公式，而是你理解了多少原理，能解决了多少实际问题，以及你学习和成长的潜力。这是一个综合性的考察过程，需要你既有深厚的理论功底，又有扎实的实践能力，还得具备良好的沟通和解决问题的思维。

网友意见

这么多人喜欢考SVM，真的，你们在工作中用过SVM吗？调用过libsvm还是liblinear？很多人这辈子看到拉格朗日算子就是在SVM的介绍文章里吧。

这么多人喜欢考GBDT，难道现在不是一开始就无脑上xgboost或是lightgbm么？非从GBDT开始调？最终不还得用XGBoost。

还有这么多人喜欢问ID3，C4.5和Gini，真的，你家广告系统排序用ID3？还是出价、召回用C4.5？

还有让人手推BPTT，这个，真有必要吗？就是用个LSTM+CRF做序列标注而已啊。

问个L1/L2，是不是还要从VC维讲到Hoeffding's inequality。

还有让把attention有几种方式讲清楚，真的，就用个transformer而已啊，要不是看邱锡鹏的综述，我都没见过那么多种attention，关键是，看完也忘记了。

也不是说不能考，但也与时俱进一下，校招考考，看看这几年是不是混日子。社招稍微考考，看是不是简历瞎写。如果是AI Lab之类研究职位，那你就好好考，上面的问题也没啥意义。

但最重要的，难道不是看项目有没有给公司涨CTR/CPM/CVR/GMV吗？一顿操作猛如虎，线上效果丑成狗。

这么多年业务做下来，发现，DL玩得再溜理论讲得再好，不涨商业指标也没用。也不知道你们有啥好看不起只会掉包的同事？他就算用统计字典能涨CPM，他就是牛逼，他能发现系统薄弱之处能解决实际问题，下次晋升位次就是排前面。又不是评诺贝尔奖。

工业界干活，初中级职位，能有基本ML、统计学知识、有工程能力，能把项目说清楚，沟通能力良好，一般来说就差不多。高端职位或是要带人，就要看技术之外的能力，只会埋头干活不能涨点，技术再好也没用。

从我这几年看了两三百份简历和面试的经验，能把项目讲清楚讲明白，中间穿插一点技术展开，已经可以筛掉60%以上的人。多来个两轮，写几道easy的leetcode，人是否靠谱，基本能判断，根本用不着推SVM，写BPTT，连XGBoost为啥更好都不一定要问。也不知道你们图啥。你说人难招吗？简历一点都不缺。你说好招么？还真是难招。有一半能把项目讲清楚，逻辑理顺，实验设计良好，还有线上效果，就已经很好了。

《功勋》里于敏那个故事里有一段招考片段，于敏出了一道题，让学生在半个小时里用四种不同解法。这个就很合理。如果现在是招曲率引擎工程师，让写出质数无穷多的九种证明，这个也合理的不得了。

可现在，不就推推广告识别人脸，非要搞得这么卷么？工业界ML这点事，99%就那点事，真没那么高大上，也就是搭上了行业发展和国家发展的快车，真觉得自己能改变世界？

应届生就算了，社招也这样？设想一下，你手推SVM，BPTT不带喘气，但一个模型半年调不上线。隔壁小王，当年你面进来的时候连logistic regression的loss函数都写得磕磕碰碰，但也不知道是运气好还是眼光好，上个简单策略，CPM/CTR有显著提高。公司究竟是需要你，还是需要小王？不是每个公司都叫DeepMind，说白了，绝大多数公司，就是要涨点。

各位首先要做的，是在面试过程中不让候选人觉得自己是傻逼，这个公司是傻逼。毕竟选择是双向的，莫要『我见候选人是废物，候选人见你亦如是』。

综上，不是不能考基础，但能不能别摆出一副孔乙己的嘴脸。『我一般就考一道题，推个SVM』『SVM用过是吧？那说说KKT条件吧』，『用过LSTM是吧，推一下BPTT吧』有人不看书也推不出SVM和BPTT，可是能给公司涨CTR/CPM，还是10+以上的，你要不要吧。

评判标准就一个：你的机器学习水平能不能用在工作上？

毕竟我们招人不是为了看你的水平到底有多牛逼，而是想看你是否能帮我们分摊工作，在工作中创造价值。有些人的机器水平很高，但是完全没办法用在工作上就是白搭。

不多废话了，直接放出我之前用过的一套面试题，你们感受一下：

我也自己整理了一套模拟面试题（内容包含面试问题，错误案例，正解），私我【机器学习】免费领取~

假设一个背景：

假设你在大学/培训期间完成了一个人工智能项目，你在你的简历中是这样描述你的项目的：

基于Python语言开发完成了遥感影像分类系统，检测自然环境、土地利用和植被生态。在该项目中通过对图形进行归一化和标准化完成了预处理，随后基于TensorFlow/Keras实现了卷积、池化和激活等CNN结构。随后通过添加BatchNormalization和Dropout等结构进一步提高精度并防止过拟合。在项目后期使用数据增强进一步优化了性能，最终达到了95%的识别率。

我会先抛出这几个问题：

Q1：

我看到这里你使用了BN和Dropout的方式防止了过拟合，那么请你说一下什么是过拟合以及过拟合的表现形式。

你可能会这么回答：

过拟合的就是模型的准确率非常低。具体来说就是在训练集和验证集上准确率都很低。

错误原因：

这句话看上去非常专业，实际上从根本上就是错的。属于对知识的理解错误。

过拟合就是由于过于追求完美拟合现有数据集，以至于会将单个数据点的特征认为是一般特征。结果就是预测新数据的能力极差，表现特征就是在训练集上准确度很高，但是在验证集上准确度很低。下图就很好地展示了欠拟合，拟合和过拟合三种情况下的情况。

Q2：

我看到你这里写的最终达到了95%的识别率，那么这个95%是在什么条件下获得的？对于这个值有做其他的处理么？

你可能会这么回答：

我这里是用的Keras默认的评判指标，应该是叫做accuracy。我看到这个指标结果很不错所以没有调整。

错误原因：

其实在这个问题中我想要考察的是：对Keras库进行深入的研究。同时对于模型效果评价体系没有一个全面的认知，对于为什么要使用accuracy说不出利弊。

所以重点要打出识别率有什么弊端，再简单介绍一下交叉验证就可以了。

从这个问题可以看到判断机器学习的水平除了看最基本的理论基础以外。重点是去还会深挖你的简历里的项目，判断你的项目的能力（也就是未来的工程能力）以及从一些优化处理的问题来判断你对业务的理解以及自己独立分析和实现的能力。

所以如果想扛过机器水平的考察，你需要准备以下几个方面：

1、理论基础（包括：GBDT，分类树，回归树，关联规则，监督学习，Bias和Variance模型等等，参考资料：《机器学习理论基础》 《机器学习Python Data Analysis》）

2、把自己项目中的数据处理，建模，可视化等内容都了如指掌（参考自己的简历）

3、培养自己的编程能力（只要每天保持刷题的习惯基本没啥大问题，参考资料：《机器学习KNN算法入门 Machine Learning - KNN algorithm》）

4、数据处理以及数据挖掘的能力（参考资料：tornadomeet 机器学习 笔记）

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当然所有学习都不是一蹴而就的，在工作中学习的过程中不断查漏补缺，不断提高自己的水平才是最重要的。希望每个同学都能拿到自己的dream offer~

作为一名久经沙场的算法面试官，最近陆陆续续也面了几十个同学。有几个学生的给我的感触很深。一个是学车辆工程的学生，那个学生还挺实在，上来就说非常抱歉我可能不太符合贵公司的招聘要求。。问了一下，感觉没咋写过代码。。。我作为转行的，我对转行的同学都是非常友好的。基本只会看学校这个基本面，不会卡专业，不会不给转行学生机会，真的看实力。

那对于算法工程师什么是实力的体现呢？我认为主要是1. 理论基本功 2. 工程能力 3. 业务理解能力。这也是面试官判断面试者机器学习水平的三个重要维度。

1. 理论基本功 - 机器学习与深度学习的算法知识

数学原理和机器学习基础很重要，面试三板斧LR，SVM，GBDT的原理是必须要搞清楚的，内部细节也要懂，最好自己实现过才讲得清。例如你说你用过xgboost，那你就要说得清xgboost好在哪里，有哪些改进。特征工程也很重要，是基本功。现在算法更新很快，推陈出新，只有基本功好，才能快速跟上前沿。强烈推荐李航的统计学习方法，真心很精练了。

此外，针对只有炼丹（深度学习）经验的同学，我还喜欢问的问题：

• RNN、LSTM、GRU时序模型的特点
• 梯度弥散与梯度爆炸的原因与解决方案
• 激活函数的优缺点
• 什么是L2正则化，为什么L2正则化可以防止过拟合？L1正则化与L2正则化有什么区别和联系。

2. 工程能力

初学者的一大误区就是觉得深度学习就是网上找个公开数据集，github上找个开源代码，然后开始花里胡哨就完了。实际工作中算法工程师对工程能力的要求非常是非常硬核的。首先算法工程师是一名工程师。模型训练出来绝对不是万事大吉了，只是模型落地的第一步。

模型太重速度太慢，不符合线上需求，怎么办？

• 模型部署和推理，如何提速？怎么做模型的压缩、剪枝、量化quantization？
• 现在我们训练数据轻轻松松上千万视频，数据的预处理也成为了主要瓶颈（bottleneck）之一，如何给数据预处理提速？
• 前面说的都是深度学习的，然而很多场景是不适合用深度学习的。很多线上模型用的都是XGBoost。如何给XGBoost加速呢？

当然，这些都是针对深度学习领域工程能力的考查，此外也会考查传统的算法题与数据结构（LeetCode），有些情况也会问一些system design的问题。

3. 业务能力

考查业务能力的主要是业务场景题，让面试者设想一个业务场景，考查他该如何解决？

• 对于预测蔬菜价格的场景如何构建特征，主要是从哪几个纬度思考？为什么要构建某个特征。
• 给定某用户的app里浏览信息，如何判断此人是否有车？
• 对于xxx任务如何构造一个稳定、可靠、精准的评测集？

现在，算法工程师的要求的确水涨船高，基本要求候选人三个方面都没有短板。理论基本功，只要好好学过斯坦福的那几门课（cs229, cs231, cs224）问题到不大。业务场景题，有过实际经验的同学，也基本能说上两句。最要命的恰恰是工程能力，很多同学都是在工程能力上折戟成沙。

还好英特尔工程师们分析人工智能领域遇到的种种计算瓶颈，把他们的解决方案用更贴近硬件的方式整合进英特尔至强处理器里，为人工智能算法提供澎湃动力，也能解决算法工程师们的燃眉之急。回到我前面提到的工程能力的几个难题：

• 模型部署和推理，如何提速？

英特尔至强可扩展处理器集成 AVX-512 指令集，为算法模型开辟了专用快车道。英特尔开发的oneDNN函数库在AVX-512 指令集进一步开发， 它不仅集成有众多优化的深度学习基元，例如直接批量卷积、池化、激活等，可提升各类深度学习应用的效率，更可针对 CPU 的各项特性实施优化。轻松将算法模型中的各种操作向量化为 AVX-512 指令，并在支持 AVX-512 指令集的在英特尔至强可扩展处理器中带来强劲算力。

• 怎么做模型的压缩、剪枝、量化呢？

大多数 AI 模型多采用传统的 FP32 数据格式，其实这种格式完全可以在损失很小精度的前提下，转换成 BF16 或 INT8 格式，以换取更高的处理效率或者说吞吐量。但人为转换费时费力，不仅无法根据处理器平台特性实施优化，且转换后的模型也无法兼容不同的硬件平台。

为此，英特尔推出了 OpenVINO工具套件，则是专业和省心工具的代表，它提供的模型量化功能，为上述问题提供了应对良方。它能让基于不同 AI 框架，如 TensorFlow、MXNet、PyTorch 等构建的 FP32 数据格式 AI 模型，在损失很少精度的情况下转化为 INT8 和 BF16 数据格式。同时可以利用英特尔DL Boost技术把对低精度数据格式的操作指令融入到了 AVX-512 指令集中，即 AVX-512_VNNI (矢量神经网络指令) 和 AVX-512_BF16（bfloat16），对模型的训练和推理都提供了强大的支持。

使用 OpenVINO量化压缩的模型服务，其推理性能是普通的 Tensorflow Serving推理性能的3.4倍，效果群拔。

• 数据的预处理也成为了主要瓶颈（bottleneck）之一，如何给数据预处理提速？

英特尔的OpenVINO工具套件，对传统的 OpenCV 图像处理库也进行了指令集优化，实现了性能与速度的显著提升。

如下图所示，在典型的图像抠图应用场景中，OpenVINO工具套件带来了 5 倍的推理速度提升，而在不良内容检测和文本检测场景中，效率提升更是达到了 6 倍和 11 倍之多。

• 如何给XGBoost加速呢？

这时候就可以用上英特尔开发的数据分析加速库DAAL（Data Analytics Acceleration Library）。在英特尔至强处理器上，英特尔优化了XGBoost 代码库，最新的优化成果已经集成到 XGBoost 1.0 及之后的版本。相比 XGBoost 0.9 版，新版本性能提升 2 倍以上，最高达 54 倍。

总而言之，算法同学非常值得深入学习英特尔一系列工具箱，如OpenVINO、oneDNN 、DAAL等，尤其是它们所属的 oneAPI 统一编程模型。这是一个跨架构工具组合，帮助开发者简化异构编程的流程、加速性能、提升生产力。凭借这些高级工具，开发者可在英特尔CPU、GPU、FPGA上实现AI工作负载的加速，并使代码可以在目前及未来的英特尔处理器及加速器上运行。

掌握好oneAPI，便可以快速拥有算法模型上线部署的各种能力，可以轻松地将训练好模型在英特尔平台的各种处理芯片上快速部署起来，提高自己的算法落地能力！

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