如何准备机器学习工程师的面试 ？
19年参加校招算法工程师岗位，拿到多个大厂offer，来分享一下经验。（可能有一点点偏题，我的项目都以深度学习为主） 我觉得最重要的就是面试的态度，谦虚且自信。遇到不会的问题也沉着冷静，别慌张。面试官也不会期待所有问题都能回答上来，只要有亮点即可。因为机器学习工程师这个岗位也分具体的偏向，如果研究能力强可以安排你多研究算法，如果工程能力强可以偏工程，如果都中等偏上也有用武之地，就怕两边都达不到中等水平，那就难了。 太长不看版：百面机器学习，leetcode top interview，剑指offer，软件工程师常考问题 先把题主问题中提到的另一个问题的回答贴过来： 再分享一下自己整理的一些机器学习/深度学习题目： 机器学习 深度学习 机器学习/深度学习这里，《百面机器学习》看两遍就可以了，如果有多余时间可以看一遍西瓜书或者统计学习方法。 除了机器学习/深度学习水平之外，还要考察工程能力，以及代码编写。代码编写准备的方法比较统一，就是刷题。至少要刷完《剑指offer》的所有以及leetcode的"top interview questions"。需要注意的是写题并不是写对了就可以了，还要尽量保证代码的工整性，以及复杂度、异常处理、边界值等等。 工程能力就是考察“机器学习工程师”岗位除了“机器学习”的相关能力了。考察的点很多，比如操作系统，线程/进程，编程语言特点等等，这块通常面试算法工程师的同学都比较薄弱，需要多准备。分享几个常考到的： 这块我去年秋招时准备的不多，所以想不起来太多问题，以后想到再补。