苹果人工智能职位面试指南!(附面试题)

人工智能头条 2018-04-26 13:32
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苹果手机很常见,苹果工程师却不常见。

国内的网络上活跃着诸多 Google、微软、亚马逊、Facebook 的工程师,而且会热心解答公司相关的各种问题,但是苹果工程师却没有什么声音。

那么,想要进入苹果公司做 AI 相关的工作,却不知道从何入手,要怎么办呢?

没关系,今天我们就为大家带来苹果的面试指南,以及 20 道与 AI 和数据科学相关的面试题。

当然,如果你对 Google 也感兴趣,可以查看我们之前发布的文章——《想去 Google 做 AI?》;如果你只是单纯的想找一份 AI 相关的工作,并没有公司要求,也可查看《面试了 8 家公司,他们问了我这些机器学习题目》。

职位要求

我们在苹果的官网 http://jobs.apple.com 上找了几个机器学习相关的职位,首先看一下苹果对这些职位的硬性要求:

1、机器学习工程师

学位要求:计算机科学、电子工程、统计学以及相关专业的硕士或博士

工作经验:5 年以上的数据科学项目的工作经验

知识技能:Apache Hadoop,Spark,Solr/Lucene,Cassandra 等相关经验;熟悉 Scikit-learn,R,Tensorflow,Caffe2等



2、机器学习科学家

学历要求:计算机科学、电子工程、数学以及相关专业的博士

工作经验:3 年以上的机器学习项目的工作经验

知识技能:熟悉 GraphLab Create,Scikit-learn,R等;有 MxNet,Torch,Caffe,TensorFlow 等相关经验


3、数据科学家/机器学习平台

学历和工作经验:机器学习、统计学、计算机科学、物理以及相关专业的博士 + 5 年以上的机器学习研究经验;机器学习、统计学、计算机科学、物理以及相关专业的硕士 + 7 年以上的机器学习模型业界经验

知识技能:构建高效数据模型、可扩展 PCA、以及实时深度学习系统的相关经验;C++、Python、MatLab 等编程经验



当然,以上只是苹果招聘岗位中的一部分,你可以通过搜索,找到自己感兴趣的职位。


招聘流程

在找到自己中意的职位之后,接下来要怎么做呢?一名前苹果工程师在 Quora 上解释了苹果的招聘流程:

  • 第一步,求职者在 http://jobs.apple.com 上找到自己感兴趣职位,并提交简历,或者求职者向目前在苹果公司工作的熟人或朋友提供简历(通过内推),表示自己对某一职位感兴趣。

  • 第二步,如果公司对简历感兴趣,就会有工作人员(人力资源或招聘经理)通过电话与求职者联系,进行初步的电话筛选,以查看候选人是否对该职位还有兴趣。

  • 第三步,如果求职者有兴趣的话,公司将会邀请求职者与公司的招聘团队成员进行面谈。

  • 第四步,招聘团队将与招聘经理会面,汇报求职者的情况。

  • 最后,招聘经理作出最终决定,并向 HR 汇报。如果求职者不符合要求,人力资源部将通知求职者面试被 pass 掉了;如果符合要求,招聘经理就会和人力资源部门协商准备发 出offer。

根据这位工程师所说,几乎每一家他曾经工作过的公司都采用了同样的招聘流程,并没有发现苹果公司与其所见过的任何其他大型科技公司有什么不同。

那么,如何联系人力资源部呢?苹果公司写的是“in the book”,也就是说,你可以打电话给主总机,要求与人力资源部的人通话,不过这位工程师认为任何这样的来电者都会被迅速转到网站上。

当然,内推可能更有效,前提是你有朋友在苹果工作。

20 道面试题

当你的简历被苹果选中,那么你就需要开始为面试做准备了,下面就是我们为大家在网上搜罗的 20 道人工智能相关的面试题:


  • 有成千上万个用户,每个用户都有 100 个交易,在 10000 个产品和小组中,用户所参与有意义的部分,你是如何处理这一问题的?

  • 为了消除欺诈行为,我们对这些数据进行预筛选,如何才能找到一个数据样本,帮助我们判断一个欺诈行为的真实性?

  • 给出两个表格,一个表格用来存储用户 ID 以及购买产品 ID(为1个字节),另一个表格则存储标有产品名称的产品 ID。我们尝试寻找被同一用户同时购买的这样一个成对的产品,像葡萄酒和开瓶器,薯片和啤酒。那么,如何去寻找前 100 个同时存在且成对出现的产品?

  • 详细描述 L1 正则化和 L2 正则化二者之间的区别,特别是它们本身对模型训练过程的影响有什么不同?

  • 假设你有 10 万个存储在不同服务器上的文件,你想对所有的文件进行加工,那么用 Hadoop 如何处理?

  • Python 和 Scala 之间有什么区别?

  • 解释一下 LRU Cache 算法。

  • 如何设计一个客户——服务器模型,客服端每分钟都可以发送位置数据。

  • 如何将数据从一个 Hadoop 聚类传递给另一个 Hadoop 聚类?

  • Java 中的内存有哪些不同的类型?

  • 你是如何处理数百个标题中的元数据这一繁琐任务的?

  • 在数据流和可访问性方面,如何在隐藏时间帧内进行测量?其中在隐藏时间帧内,核心超负荷将计算机能量重定向到 cellar dome 的过度复杂文件系统的边界结构。

  • 你最希望拥有的超能力是什么?

  • 如果你有一个时间序列传感器,请预测其下一个读数。

  • 使用 SQL 创建 market basket 输出。

  • 你有没有过心理物理学实验的经验?(Research Portfolio based question)

  • 你在表征方法上的专长是什么?通常使用什么?你是如何在研究中使用它,有没有什么有趣的结果?(Research Portfolio based question)

  • 如何进行故障分析?

  • 检查一个二叉树是否为左右子树上的镜像。

  • 什么是随机森林?为什么朴素贝叶斯效果更好?

最后,欢迎大家在评论区分享自己的答案以及面试经验。


参考资料:https://medium.com/acing-ai/apple-ai-interview-questions-acing-the-ai-interview-803a65b0e795

参考资料: https://www.quora.com/What-is-the-recruiting-and-hiring-process-of-Apple-How-does-one-contact-their-HR-department

翻译 | 王柯凝

出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker)


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