实习面试
一、实习要求
学历背景:985/211/QS100的院校背景
通常本科生即可,但部分顶尖项目会要求硕博在读
专业偏好:计算机、人工智能、自动化、应用数学、统计学等相关专业
实习经历:在互联网大厂、著名IT公司有1-2段数据挖掘或机器学习相关的项目或者实习经验,或者有高校实验室的工作经历编程能力:C++、Python等必备
技能要求
编程能力:C++、Python等必备
算法基础:熟悉深度学习算法和tensorflow等框架的使用
实习时长:3-6个月起
二、面试类型
1、深挖简历:简历中提到的项目、相关技术、相关算法
2、编程类:考察Python、C++等
3、算法类
传统机器学习相关算法原理及使用细节
如:K-近邻,K-Means,朴素贝叶斯,决策树(ID3,C45,CART,GBDT,Xgboost,Lightgbm,随·机森林等),逻辑回归,最大熵模型,支持向量机SVM,EM算法,隐马尔科夫模型,条件随机场等。
这些传统机器学习算法在面试中经常会被问到原理,或者直接让你公式推导。
深度学习算法相关算法原理及使用细节
CNN,RNN/GRU/LSTM,Transformer (NLP特征提取)
Word2Vec, Glove, FastText, Elmo, Bert, Flair (预训练词向量)
CNN,RNN,RCNN,DPCNN,FastText,HAN,Bert (NLP分类模型)
GNN,GCN,SGCN (图模型)
会考察手写代码,若非计算机背景学生要求会相对放宽
4、数学类(以统计学为主)
例题如:
1)圆上任意三个点组成的三角形,包含圆心的概率
4、数学类(统计学为主)————1
2)x,y,z都是(0,1)均匀分布,x+y+z1的概率
5、行为类面试
考察求职动机、团队协作、项目管理、匹配度等
例题如:
1)给你项目让你主导怎么规划
2)希望做研究还是业务
三、实习建议
实习经历:至少需要2-3段人工智能相关的实习/项目经历,或者竞赛经历,来提高自己的实践能力
统计学基础:要深入理解机器学习,必须要有扎实的统计学基础知识
机器学习理论:如不同损失函数的工作原理等
数据处理:数据能力对AI工作而言极其重要,需要了解数据采集、数据预处理、数据后处理
编程能力:需要至少熟练掌握1-2们编程语言
实习方向
一、研究领域
机器学习:
数据挖掘
海量数据挖掘
(深度学习和强化学习都属于机器学习的范畴,是目前最受关注、应用最多的两大方向)
深度学习:
自然语言处理NLP
智能问答与对话
如:Siri、小冰、车载机器人、智能客服等
机器翻译
如:DeepL、谷歌翻译等
文本分类
如:用“贝叶斯推断”过滤垃圾文件
情感分析
如:情感机器人、商品服务评论分析等
舆论分析
如:速报——一个人工智能舆情信息监控平台
知识图谱
如:百度搜索引擎的知识图谱、阿里健康的“医知鹿”等应用
文摘生成
即计算机能够准确归纳、总结并产生文本摘要
计算机视觉CV(主要应用领域)
人脸识别
视频监控
图片分析
辅助驾驶
医疗影像诊断
强化学习:
智能机器人
自动程序设计
二、实习方向
工作就业方向
1、算法研究类
创新、突破人工智能算法和技术研如算法研发岗、算法研究员等
究,并将人工智能前沿理论与实际模型开发相结合
2、应用开发类
将人工智能算法及各项技术(例如机器学习、自然语言处理、智能语音、计算机视觉等)与行业需求相结合,实现相关应用工程化落地
3、实用技能类
理解人工智能技术的基本概念,能够结合特定使用场景,保障人工智能相关应用快速、高效的规模化产出和稳定运行
实习阶段,更多是选择研究的领域,掌握基础的框架、核心算法和核心应用,为就业打好基础。相关领域如深度学习、强化学习、NLP、CV等。
三、实习收获
数学基础:高等数学,线性代数,概率论数理统计和随机过程,离散数学,数值分析等
编程基础:C++、C、Java、Python等
算法基础:人工神经网络,支持向量机,遗传算法等(不同领域,学习重点有所不同)
框架如:Caffe、TensorFlow、MXNet、PyTorch、Keras等
监督学习算法:线性回归、逻辑回归、决策树等
无监督学习算法:聚类、离散点检测、降维等
四、代表企业
互联网类:腾讯、阿里、百度、谷歌、微软、华为、大疆、京东、字节等
技术类:深兰科技、科大讯飞、浪潮信息、IBM、商汤科技等
大型国际组织或学术机构:联合国教科文ICEE未来科技教育基地、中科院等
五、就业薪资
校招应届生算法类
普通offer:35w-40w现金,以及10w+的期权、签字费、补贴等
顶尖offer:
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华为天才少年,年薪100w-200w+
初级工程师(3-5年工作经验)————60w+年薪
高级工程师(5-8年工作经验)————70w-200w左右
专家工程师/技术主管等(8-12年以上工作经验)——300w+
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