Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師

作者: jyuny1 (凱文藍)   2021-11-13 02:40:29
一般來說 我的面試會加問幾個問題
1. 請描述下 probability 的定義是什麼?
2. 請描述下 normal distribution 的定義是什麼?
3. 請描述下 medium 的定義是什麼?給 1234567 這個數組 中位數是多少?123456 中位數
是多少?
4. 數組在什麼時候中位數大於平均數,請舉例
5. 數組在什麼時候中位數小於平均數,請舉例
6. 數組在什麼時候中位數等於平均數,請舉例

你會發現答的好的沒幾個
答的好的大部分都是頭腦清楚有邏輯比較強的,這是做 algo 的必備條件
作者: Gaogaigar   2021-11-13 03:08:00
你都打這麼多字了 可以再寫範例給大家學習啊
作者: DrTech (竹科管理處網軍研發人員)   2021-11-13 10:09:00
這個有正常看過一本統計科普書都可回答,認真學過統計可以深答。
作者: lemontea0328 (魔幻檸檬)   2021-11-13 19:40:00
這些問題大概就高中機率有好好上課.......456這種題目我是求職者肯定會終止面試==
作者: k300plus (300plus)   2021-11-13 21:49:00
為啥要終止?456超級基本吧
作者: j0958322080 (Tidus)   2021-11-13 22:28:00
456應該國中有教過
作者: leicheong (睡魔)   2021-11-13 22:38:00
4-6在小五/小六課程中, 算術平均數/中位數/眾數的課就有教了.
作者: JustInn (就是硬)   2021-11-14 00:07:00
第一題回答好的沒幾個,機率空間可能都是用感覺來的
作者: jyuny1 (凱文藍)   2021-11-14 03:37:00
大家覺得是基本,覺得有教過,但實際上看的是平常你在工作的時候會不會把這個相關概念帶進去。如果答的不好實際上也不會對 algo 了解的多透徹。尤其是大家都在無腦入特徵訓練模型的年代。只會調參數的未來就是個黑手而已。如果你想在未來在這個職業有6-8年甚至十年以上的職涯,這幾個問題建議好好思考下你在日常工作上有沒有用到。如果沒有,最好思考下是公司的業務不對還是你的技能不對還是哪裡不對了
作者: wahaha279 (哇哈哈:3)   2021-11-14 10:27:00
數組原來是原生簡體字使用者 推回來
作者: DrTech (竹科管理處網軍研發人員)   2021-11-14 11:44:00
真的,我覺得光是第一題,就很有鑒別度了。別看他簡單。
作者: mmonkeyboyy (great)   2021-11-14 13:31:00
所以我都直接投降 那不去可以吧XD
作者: jyuny1 (凱文藍)   2021-11-14 15:06:00
有試著復現過論文的這些問題都能搭的出來。與其比 kaggle 不如去復現各大公司在推薦、NLP或其他領域的論文。如果運氣好遇到相關的負責人,大概率還能多聊一點增加好感。不過也是在自己有能力的前提下。幾年前的 bar 很低,後面 bar 會回歸正常,比較這類人在資本的考量下都很貴,水分很快就會被擠出去了
作者: mmonkeyboyy (great)   2021-11-15 00:05:00
業界就是被這些人自以為定義強大就失去創造力的人卡死加向下....沒事就是拿著教科書上的定義要人回教科書上的答案 要是他回達的答案不是你想要的你能認真的是去理解他為什麼會這樣回答嗎?答得超好的多數是背出來的 然後叫這些人來做需要創造力的演算法....當然這些人好控制....XD然後下一步就是拉關係 增加好感 囧> 看論文原來是這用途? (然後論文搭不出來 結果是論文 xx 怎辦XD)
作者: jyuny1 (凱文藍)   2021-11-15 03:16:00
這個同學你有自己的想法,不過想要團隊有戰鬥力就是得找類似的人。你可以繼續你自己的作法。但業界對於復現論文(表示你能看懂數學公式,具備一定程度的 coding)本來就很注重,你能搞的出來表示你有一定程度的能力。大公司也都會在世界頂級的 conference 發表。如果你只知道 kaggle,那有沒有聽過 www conference? https://bit.ly/3oszQHr 碩士都能靠讀 paper 找問題直接談入學了,更何況重智力的行業。你如果覺得問這些問題是靠背或上過課就能回答的好的,那就 good luck參加 kaggle 反而不是最重要的,現在的情況是 99% 的人復用 1% 提出的架構。當然如果你的志向是當那 1% 的人,你也不用回這個問題。
作者: mmonkeyboyy (great)   2021-11-15 03:50:00
然後被講就要拉個自以為高一點的東西來XD我不想看什麼要signup 的東西情況就是你只是拿你自己覺得自己懂的東西要求別人跟你一樣想法的拉進團隊 我說嘛 就是好摸頭的團隊要有戰力 就是要找人互補 這你也不懂還拉隊哩業界對重複論文很看重? 重造輪子你都造不出來因為你沒有data 好嗎 讀conference 囧> 這小朋友泥你去問問幾個大AI團隊 你沒有kaggle經驗人家收嗎除非你是xx大神學生 xx論文得主 不然哩重現東西很困難嗎? 囧> 你沒domain knowledge才困難如果paper是對 很少數是很難重現的更別提現在一堆都是要求公開的 等公開了早就慢了99%的人都在重複工作 這到是有理 但只重複工作卻不懂其他 那搞屁啊 只會每天重造輪子再來抱怨怎麼都在重造輪子....因為招了只會重造輪子的人啊..就ai 來說 我比較少看 thwebconf 我比較常看nipscvpr eccv iccv icml iclr這種 你可能看不上眼的吧thewebconf (上面少個e)
作者: RumiManiac (Rumi!)   2021-11-16 04:38:00
不用那麼悲憤吧,復現論文可以確保任何想得到的方法和架構都能自己實作出來,大概就跟實作 list qsort差不多意思,你不會從來沒寫過吧?
作者: mmonkeyboyy (great)   2021-11-16 07:05:00
我沒有從頭到尾復現(?)過下面這篇文章 樓上大大你可以幫我嗎? language models are few-shot learners
作者: caseypie (期待未來)   2021-11-16 07:27:00
除了沒有data無法復現,還有可能是沒錢買GPU無法復現
作者: mmonkeyboyy (great)   2021-11-16 11:30:00
樓上 這是一個非常不幸的現實啊 還有買不到GPU 囧>
作者: lemontea0328 (魔幻檸檬)   2021-11-17 22:31:00
456就水準太低的問題...會這樣問表示求職者大多都會被這種問題篩掉......我會覺得這家公司不太妙...
作者: lukelove (午睡)   2021-11-20 00:16:00
median?? medium?? 這已經不是typo了吧
作者: smiletrain (三分甜)   2021-11-26 00:43:00
機率是什麼….我要在白板上寫機率公理嗎XD

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