亚马逊机器学习工程师面试怎么过？

作者 | Terence Shin

译者 | 苏本如，责编 | 夕颜

出品 | CSDN（ID:CSDNnews）

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

本文为CSDN翻译文章，转载请注明出处。

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怎么样才能通过数据科学面试？你需要做到这6件事

经过层层筛选，你得到了一个数据科学职位的面试机会。但在面试前一天，你应该学习什么？又应该忽略什么？有没有一些可以采用的“套路”？

深入研究自己的数据科学简历

对于任何面试，尤其是数据面试来说，这绝对是最重要的一点。你应该能够解释你的简历中罗列的一切内容。对于任何一样在简历上有据可循的东西，你都应该能够对此提出自己的看法。

比如说，如果你已经列出了一个NLP项目，但却无法解释其细节——这对面试官来说是一个大大的危险信号。

利用面试的前一天修改完善简历。将无用的细节删除。有必要的话还可以加入新的内容。思考所列出的每一条经历与项目——它们是否与面试有关？

这就意味着，如果你曾在一家营销公司做非技术岗位，那么这个经历可能就与数据科学这一职位没有什么必然的联系。你应该考虑将上述的经历从简历中剔除。提到这样的经历只会让面试官感觉你不清楚自己想从工作中得到什么。

另外，想想你将如何阐述你的工作经验。陈述中应该包括技能，以及它们是如何引领你取得进步的。思考下列两种陈述：

——曾使用LSTM's预测公司股票价格。

——曾使用LSTM's预测公司股票价格，准确性比历史平均值高40%。

第二句话听起来难道不比第一句更令人印象深刻吗？

确保你的成就是可衡量并且可量化的。这会给面试官们留下更好的印象。

研究你的数据科学项目

就像简历上的其他细节一样，选择在面试中讨论的项目也是至关重要的。如果有任何项目与你所应聘的角色无关，那么无论怎么描述它都无济于事。这只能告诉面试官你分不清孰轻孰重。

图片来源：DataOptimal

列出可以展示你的工作能力的3到4个项目，并且想好如何介绍它们。这些项目可以来自于你目前就职的组织、实习或者一些课程作业，甚至可以是使用Analytics Vidhya数据集或Kaggle的独立项目。此外，请记住，这些项目应该与工作简介相关。

举个例子。有人曾在简历上列出了一个两年前做的研究项目。当他阐述我在这个项目中所做的工作时，犯了一个错误。他提到了“三次样条曲线”这个术语。面试官马上要其阐述这个术语。结果，他没有得到这个职位。

这对于所有的求职者都是个教训！

练习解谜——关键的数据科学技能

谜题测试是评估应聘者快速思考能力和分析能力的一种相当流行的方法。你需要有逻辑性、创造性，善于用数字来解决谜题。

许多组织使用谜题测试来测试他候选人解决问题的能力。他们想知道你的思维过程以及处理问题的方式。

本文无法提供一个帮助你解决所有题目的完整指南，但有一些技巧可以给你提供思路：

· 仔细研究问题并理解所有细节。如果没有明确提及假定前提，询问是否有任何相关假设。

· 这是为了展示你的思维过程。所以当你思考的时候，一定要让你的面试官了解你的解决方案。

· 不要在一个方法上浪费太多时间。听取面试官的建议，并相应地修改你的方法。

· 要知道，你不能完全解决这个谜题也没有关系。不同的谜题难度不同，并非所有的谜题都能一次性解决。

准备面对面案例研究

企业常常使用案例研究作为评估候选人处理现实问题能力的一种手段。案例研究最接近于你入职以后会面临的问题。我见过一些新手在数据科学面试中的案例研究部分饱受折磨。

案例研究的棘手之处在于它可能与数据科学没有直接关系。例如，我得到了一个关于如何预测德里NCR的黑色汽车数量的案例研究。这是一个棘手的问题，但如果你有一个结构化的思维模式，你将会表现得十分精彩！

由于没有固定的公式来解决这些问题，进行案例研究可能显得很困难。但你可以参考以下几点来推进研究：

· 多问问题。无论你脑海里想到什么问题，都要问清楚！这将帮助你发现解决方案所需的更多详细信息。

· 使问题结构化。可以将所有可用数据写到一个表格中。结构化组织可能会揭示数据中的一些隐藏的结构。

· 多练习！尝试不同领域的案例研究，如零售、医疗保健、商业等。实践越多，新问题就越容易出现。

· 记住重要的是有效的头脑风暴和出彩的讨论。目标不是达到一个固定的或预先定义的解决方案，而是找到一条处理它的途径并展示你的思维过程。

在AnalyticsVidhya上看一些案例研究（练好每一个案例，你马上就可以准备好面试了）：

· 呼叫中心优化

传送门：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/operational-analytics-case-study-freshers-call-center-optimization/?utm_source=blog&utm_medium=6-essential-tips-should-know-day-before-data-science-interview

· 出租车集散站的曙光

传送门：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/case-study-analytics-interviews-dawn-taxi-aggregators/?utm_source=blog&utm_medium=6-essential-tips-should-know-day-before-data-science-interview

· 优化在线供应商的产品价格

传送门：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/07/solving-case-study-optimize-products-price-online-vendor-level-hard/?utm_source=blog&utm_medium=6-essential-tips-should-know-day-before-data-science-interview

研究职位描述与应聘企业的信息

研究职位描述的好处显而易见。你可以根据职位的需求简化准备工作。

有时，雇主甚至可能会问应聘者一个问题或让他们用关键字来描述职位，确保他们已经仔细阅读职位描述：

· “我们使用什么技术？”

· “你对这个职位有什么期望？”

· “你能告诉我，我们的数据科学团队最新的开源项目是什么吗？”

如果你不仔细研究这个公司和这个职位，这些将会是送命题。

强烈建议应聘者应该花些时间来阅读公司的使命、愿景和核心价值观。了解他们的主要成就。试着找到他们所拥有的数据科学成果，以及所从事的项目。如果可能的话，找出企业的层次结构以及数据科学团队是如何融入其中的。

研究组织及其结构将帮助你向面试官提出更好的问题。这会增加你对该企业的热情和好奇心，还会给面试官留下深刻的印象。

复习疑难术语

以前有没有数据科学术语使你感到困惑？相信一定是有的——即使是经验丰富的数据科学家也是有的。

以下是建议在面试前一天阅读一些疑难术语或概念：

· 第一型及第二型错误

· 查准率和查全率

· 假正率与真负率

· 商业指标与数据指标

· 模型部署

图片来源：AB Tasty

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