机器学习面试资料汇总 - 帮助你准备顶级科技公司的ML工程师面试
Ray
机器学习面试资料汇总
这个GitHub仓库由一位拥有10年ML经验、成功获得过Google、LinkedIn、Snapchat等多家顶级科技公司offer的工程师创建和维护。它汇集了机器学习面试的各种实用资源,旨在帮助求职者为ML工程师面试做充分准备。
主要内容
- 学习指南:包含了ML面试需要掌握的最小可行知识点集合。
- LeetCode题目:按类别整理的LeetCode编程题,附有时间追踪表格。
- ML基础知识:涵盖统计学、概率论、特征工程、模型评估等关键概念。
- 深度学习基础:神经网络、CNN、RNN等深度学习核心知识点。
- ML系统设计:包括经典论文阅读、生产环境部署、常见应用场景等。
- 大数据相关:Spark、Cassandra等大数据技术介绍。
- 面试经验分享:来自FAANG等公司的真实面试故事。
使用方法
- 按照学习指南系统复习ML相关知识点。
- 刷LeetCode编程题,使用时间追踪表格记录。
- 阅读ML/DL基础知识链接,巩固理论基础。
- 学习ML系统设计相关内容,为设计类面试题做准备。
- 阅读面试经验分享,了解面试流程和常见问题。
这个仓库汇集了作者多年面试经验和行业洞察,是一份非常全面和实用的ML面试复习资料。无论你是刚入门的新手还是有经验的工程师,都能在这里找到有价值的内容。希望它能帮助你在ML工程师面试中脱颖而出,获得理想的offer!
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