人工智能(AI) 是一個快速發展的領域，因此，人工智能專業人員的就業市場正在擴大。由於該領域的技術性質，人工智能工作面試可能特別具有挑戰性。然而，技術專長並不是面試官考慮的唯一因素。能夠表現出對AI 概念的理解和渴望學習的非技術候選人也很有價值。
技術候選人應準備好回答測試其機器學習算法、工具和框架知識的問題。他們可能會被要求詳細解釋他們過去的項目以及他們用來克服挑戰的技術解決方案。此外，他們應該準備好回答有關數據預處理、模型評估以及他們使用AI 相關工具和框架的經驗的問題。
非技術候選人應該專注於他們對人工智能變革潛力的理解以及他們渴望更多地了解該領域。他們應該能夠解釋數據預處理和清理的重要性，並提供對機器學習算法工作原理的理解。此外，他們應該準備好討論他們與團隊成員協作和溝通的能力，以及他們了解AI 最新發展的方法。
以下是AI 工作的九個常見面試問題。雖然這些是人工智能工作的常見面試問題，但請務必記住，每份工作和公司都是獨一無二的。這些問題的最佳答案將取決於職位的具體背景和你申請的組織。
使用這些問題作為面試準備的起點，但不要害怕調整你的回答以適應你面試的公司的具體工作要求和文化。請記住，面試的目的是展示你的技能和經驗，以及你批判性和創造性思考的能力，因此請準備好對每個問題提供深思熟慮和細緻入微的回答。
1. 是什麼促使你從事AI 職業？
這個問題旨在了解求職者追求AI 職業的動機和興趣。這是一個展示個人熱情及其與所申請工作的契合度的機會。候選人的回答應該強調他們可能有過的任何激發他們對AI 興趣的經歷或培訓，以及他們在該領域的任何特定技能或興趣。
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– 使用真實世界的數據，建立機器學習模型
– 練習面試問題
找工作:)
– Bindu Reddy (@bindureddy) 2021 年3 月3 日
技術候選人可以強調他們對機器學習的數學和統計基礎的興趣，而非技術候選人可以專注於AI 的變革潛力以及他們想要更多地了解該領域的願望。
2. 你對人工智能相關的工具和框架有什麼經驗？
該問題旨在評估候選人在AI 相關工具和框架方面的技術知識和經驗。他們的回答應該突出他們使用特定工具和框架（例如TensorFlow、PyTorch 或scikit-learn）的任何經驗。
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機器學習：NumPy/Scipy、熊市貓、SkLearn
深度學習：PyTorch、TensorFlow/Keras https://t.co/v0MvCEcrKj #MachineLearning #pythonprogramming #DeepLearning pic.twitter.com/VJS5F4lt7l
– Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) 2023 年4 月19 日
技術候選人可以提供他們使用過的工具和框架的具體示例，而非技術候選人可以強調他們學習和適應新技術的意願。
3. 你能描述一下你從事的機器學習項目嗎？
這個問題旨在評估候選人對機器學習項目的經驗和理解。面試官有興趣了解應聘者過去從事的機器學習項目。候選人的回答應該從頭到尾描述項目，包括正在解決的問題、使用的數據、採用的方法、開發的模型和取得的結果。
候選人應在回答中使用技術術語和概念，但也應以非技術面試官易於理解的方式對其進行解釋。面試官想要衡量應聘者對機器學習項目的理解水平和經驗，因此應聘者應準備好提供詳細信息並在必要時回答後續問題。
技術候選人可以提供項目的詳細解釋，包括使用的算法和技術，而非技術候選人可以專注於項目的目標和結果以及他們在項目中的作用。
4. 你如何進行數據預處理和清理？
這個問題旨在評估候選人在機器學習項目中進行數據預處理和清理的方法。在將數據輸入機器學習模型之前，面試官想知道候選人如何識別和解決數據質量、完整性和一致性方面的問題。
答案應描述為確保數據格式正確、標準化且沒有錯誤或缺失值而採取的步驟。候選人還應解釋用於預處理和清理數據的任何特定技術或工具，例如縮放、歸一化或插補方法。重要的是要強調數據預處理和清洗對於獲得準確可靠的機器學習結果的重要性。
第10 天：#100DaysOfCode：數據預處理技術
為什麼需要數據預處理？
數據預處理是清理數據並使其適用於機器學習模型的必要任務，這也提高了機器學習模型的準確性和效率。 pic.twitter.com/ilEci6PaVz
– Tarun Jain (@TRJ_0751) 2022 年5 月3 日
技術類考生可以逐步說明他們的數據預處理和清洗技術，而非技術類考生可以說明他們對數據預處理和清洗重要性的理解。
5. 你如何評價機器學習模型的性能？
此問題的目的是評估你對機器學習模型評估技術的了解。面試官想知道如何評估機器學習模型的性能。可以解釋一下，可以使用各種評估指標，例如準確度、精確度、召回率、F1 分數和AUC-ROC 等。根據手頭的問題，這些指標中的每一個都有其自身的意義。
可以提到，為了評估模型的性能，通常將數據分為訓練集和測試集，測試集用於評估。此外，交叉驗證可用於模型評估。最後，在評估模型的性能時，應該考慮問題上下文和特定要求。
技術候選人可以詳細解釋用於評估模型性能的指標和技術，而非技術候選人可以專注於他們對模型評估重要性的理解。
6. 你能解釋一下有監督學習和無監督學習的區別嗎？
面試官的目的是通過這個問題來衡量你對機器學習核心思想的理解程度。面試官要你解釋監督學習和非監督學習的區別。
你可以解釋監督學習通常用於分類和回歸等任務，而無監督學習用於聚類和異常檢測等任務。值得注意的是，還有其他類型的學習，例如半監督學習和強化學習，它們結合了監督學習和無監督學習的元素。
技術候選人可以提供兩種學習類型之間差異的技術解釋，而非技術候選人可以提供概念的簡化解釋。
7. 你如何跟上人工智能的最新發展？
這個問題旨在了解你了解AI 領域最新發展的方法。技術和非技術候選人都可以解釋他們定期閱讀研究論文、參加會議並在社交媒體上關注行業領導者和研究人員。
此外，你可以提及你參與了與AI 相關的在線社區和論壇，在那裡他們可以向他人學習並討論該領域的最新發展。總的來說，重要的是要表明你對該領域有真正的興趣，並且積極主動地跟上最新的趨勢和進步。
8. 你能描述一下你遇到困難的技術挑戰的時候以及你是如何克服它的嗎？
本題旨在了解求職者解決問題的能力。面試官希望候選人描述他們遇到具有挑戰性的技術問題的時間以及他們如何解決它。候選人應提供問題的詳細描述、他們解決問題的方法和結果。
重要的是要強調解決問題所採取的步驟以及過程中使用的任何技術技能或知識。候選人還可以提及他們尋求幫助的任何資源或同事。這個問題的目的是評估候選人批判性思考、排除故障和堅持通過困難的技術挑戰的能力。
技術候選人可以提供挑戰的詳細解釋以及用於克服挑戰的技術解決方案，而非技術候選人可以專注於他們解決問題的能力以及學習和適應新挑戰的能力。
9. 在AI項目中，你如何處理與團隊成員的協作和溝通？
這個問題旨在評估候選人在AI項目中與團隊成員協作的能力。面試官想知道候選人如何處理此類項目中的協作和溝通。候選人可以解釋說，他們通過定期與團隊成員核對、安排會議討論進度以及保持項目目標、時間表和責任的清晰文檔來優先考慮有效的溝通和協作。
候選人可以提到他們還通過積極傾聽和重視團隊成員的觀點並在需要時提供建設性反饋來努力保持積極和尊重的團隊動力。最後，候選人可以解釋他們理解建立和遵守共同的行為準則或協作和溝通的最佳實踐以確保項目成功的重要性。
技術和非技術候選人都可以解釋他們與團隊成員溝通和協作的方法，例如提供定期更新、尋求反饋和意見以及對新想法和觀點持開放態度。
資訊來源：由0x資訊編譯自COINTELEGRAPH。版權歸作者Guneet Kaur所有，未經許可，不得轉載