對於面試演算法工程師的想法

最近在面試演算法工程師，數據挖掘崗位，和朋友聊到了面試問題，不由的說出了自己片面的一些見解。

對於面試會問一些什麼，我結合了一下自己的經歷，做了一下簡單出陳述。

A：大家一般面試都聊什麼

B:卡卡西，你先自我介紹一下。大家好，我是卡卡西，人稱複製忍者。木業上忍。

我：面試過程大概是你先自我介紹一下。然後聊你簡歷上的項目，順便會摸底你會什麼技能。比方說SQL hadoop CTR 。後面會問一些演算法見解。也有的會讓你總結一下心得。自己有什麼樣的優勢。

C:參加過XXX比賽，獲得XXX排名。如果項目上用到了某個技術 但是你又對這個技術不是很熟悉 只是拿來用 ,這樣寫還是不寫。能講清楚，但是細節不熟。比如我知道cnn對NLP方面效果確實不錯。只知道有些特性對於NLP處理很方便，這個特性為什麼這麼6 不知道，那這樣會被嫌棄的啊 我覺得。

B：大家好，我是import黨，精通import，那種情況應該是夠了，到底為啥好，我不知道。

C:我精通library

我：這些看你怎麼聊吧，但是還是要寫上去，你反正用這個幹活了，這可能也是我面試通過率不高的原因。

C:對 我現在就是疑惑 要不要用寫上去,用這個幹活了

我：寫上去啊

C：XX培訓機構聽過沒有，待遇好像還不錯。

我：這種可能是忽悠你去的，不要投這種機構。進去了不知道是不是問 你會手寫SVM么，你說不會 ，我這裡有一套課程 ，保准你 一個月之內 回答所有面試題，就能拿到我們招聘的那個待遇 ,限時優惠 999 。

C：會玩，浪叫獸感覺是有故事。

我：我們之前有聊過啊，去年被boss直聘招去搞傳銷的時候聊過。

蒼老師：叫獸學會了這套路可以開班了

我：蒼老師要不要一起。我理論知識薄弱。

C:但是你會忽悠啊，是實戰經驗豐富。

我：我們聊的都是現實問題。經驗並不豐富，和你們水水挺好的。我除了菜，找不到其他標籤

B:不會理論是不是面試會吃虧

我：沒有理論，應該要用經驗來彌補，或者從其它方面遮掩你的理論不足。我理論不行，和很多有認知上的偏差。不容易聊到一塊。話不投機。

C:是因為知識點零碎 沒有系統化學習？

我：應該是現在知識點不精，一個小的細節需要一堆話去陳序，,不是很適合我，就說特徵 特徵就是為了區分樣本,任何對於特徵所做的工作，就是表示樣本的相似度 尋找最優結果,其他的服務於特徵的操作知識點,都需要自己去嘗試,通常問什麼方法最優 你知道多少方法,都很累贅。你遇到什麼數據集自然會去尋找這個數據集該有的特徵方法，演算法方面 演算法是數據科學家熱衷推陳出新，演算法是過度的追求一個演算法知識點作為衡量一個人使用演算法的標準 ，也是不公平的 ，和get到特徵的處理方法上類似，當你這某個場景中你自然會將服務於最優結果的演算法 ，進行鑽研 ，這個才是考察一個人在演算法應用上應該有的基礎能力 ，推陳出新 淘汰舊的演算法 基礎在於復盤前期你所認為的劣勢演算法 ，核心也是在於你對於先前的理論進行復盤的能力

c:缺少的也是這個

我：特徵 和 演算法之外 還有合理的策略，各方面限制 ，你在某個場景中只能用FRTL ，如果是置身在特定的環境下，如何完成任務 ，是一個人在工程上應該具備的能力 ，這些基礎努力 需要的是你有毅力去提升你的能力，而不是讀死理論知識。

C:挺好

我：這些東西之外你就應該還要明白一件事情，你能力的提升並不只是一個人能完成的，應該是要有一個共同興趣的團體，一起探討成長，閉門造車出不了人才