本文在AI New Media Qubit（公共帐户ID：QbitAI）的授权下转载。如需转载，请联系来源。亚马逊是全球首富贝佐斯（Bezos）旗下的巨头，也是全球最有价值的科技公司。它也是技术人才发展前景最广阔的组织。因此，出现了一个问题：如果您是算法工程师并加入像Amazon这样的公司，您将经历哪种面试过程？最近，这种详尽的经验得到了高度评价。也许它可以给您一些参考和参考。装满干货后，建议先收集后再看〜职位要求首先，让我们看一下最令人兴奋的— -;工作要求。数学，统计学，计算机科学或类似专业的本科或以上学历。在相关领域有5年以上的工作经验。在预测和决策模型以及数据挖掘技术方面具有丰富的经验，并且具有使用工具来开发此类模型的能力。你觉得还好吗然后，让我们看一下优先条件：建立和运行用于大型数据集的高度可行的分布式数据提取，收集和处理系统的经验。具有使用Linux / UNIX处理大型数据集的经验。熟悉AWS技术，例如Redshift，S3，EC2，数据管道，EMR等。具有深厚的技术能力和足够的业务知识，能够与客户组织的各个层次和领域进行交流。有哪些职位？阅读作业要求后，请深呼吸，别担心，让我们看一下亚马逊，哪些作业可供算法工程师使用。目前，主要有四种类型：数据科学家，机器学习工程师，研究科学家和应用科学家。这些位置通常是相似的，使用大量数据为各种客户构建机器学习（ML）和深度学习（DL）模型。但是仍然存在一些差异。首先，在亚马逊，数据科学家需要具有数据驱动的见解。它们是业务与技术之间的链接，它们负责分析和建模大数据集。机器学习工程师是构建机器学习和深度学习模型的专家。不仅需要为Amazon建立模型，而且还需要为AWS上的其他大型企业建立模型。除了构建模型之外，还可以执行模型并将其投入生产。顾名思义，研究科学家从事研究。这个职位通常具有较高的教育水平，通常是硕士学位或博士学位。研究科学家需要突破知识和技术的局限，并扩大可能性的局限。简而言之，它是对新技术和旧技术进行研究，以确定这些技术在实践中是否有益。应用科学家还需要更高水平的教育，这比亚马逊研究科学家的作用略高。该职位侧重于改善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。看到这个，您认为还好吗？不管是否可以，都请先提交您的简历〜在投票之前，让我们看一下基本的面试过程。采访过程亚马逊的采访过程从2步到3步不等。但是对于算法工程师来说，主要包括三个步骤：电话采访，技术采访和现场采访。首先，第一步是电话采访。与大多数公司的第一次面试类似，此步骤主要由公司的人力资源负责。主要了解申请人的基本信息，例如简历，过去的经验，希望看到您对加入亚马逊的兴趣以及与职位匹配的能力。只要您保持谦虚真诚，并从事实中寻求真理，您就可以安全地通过它。然后进入第二步：技术面试，该面试由公司的算法工程师进行。首先，询问一些专业知识，包括机器学习的一些基本概念，例如不同机器学习模型的解释，偏差方差折衷，过度拟合等。主要是您对这部分知识的理解。然后，会有一些编码问题，您可以使用任何语言来回答。当然，根据您申请的职位，问题将有所不同。您为什么不事先知道有什么问题？举几个例子：（编码）给定一个数字数组＆amp;目标值，返回两个数字的索引，以使它们的绝对差等于目标。