Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師

[jyuny1 (凱文藍)]

 
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
 
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我一個好友分享的相關心得也可以參考
https://bit.ly/3kswa7m


※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.75.49.164 (新加坡)
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※ 編輯: jyuny1 (219.75.49.164 新加坡), 11/13/2021 02:47:22
推 Gaogaigar: 你都打這麼多字了 可以再寫範例給大家學習啊
→ DrTech: 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
→ DrTech: 深答。
→ DrTech: 機率是什麼，看似簡單的題目，就可以很大區分人的程度了。
→ lemontea0328: 這些問題大概就高中機率有好好上課.......
→ lemontea0328: 456這種題目我是求職者肯定會終止面試＝＝
推 k300plus: 為啥要終止？456超級基本吧
推 j0958322080: 456應該國中有教過
推 leicheong: 4-6在小五/小六課程中, 算術平均數/中位數/眾數的課
→ leicheong: 就有教了.
→ JustInn: 第一題回答好的沒幾個，機率空間可能都是用感覺來的
→ jyuny1: 大家覺得是基本，覺得有教過，但實際上看的是平常你在工
→ jyuny1: 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
→ jyuny1: 上也不會對 algo 了解的多透徹。
→ jyuny1: 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
→ jyuny1: 未來就是個黑手而已。
→ jyuny1: 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
→ jyuny1: 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
→ jyuny1: 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
→ jyuny1: 哪裡不對了
噓 wahaha279: 數組
→ wahaha279: 原來是原生簡體字使用者 推回來
→ DrTech: 真的，我覺得光是第一題，就很有鑒別度了。別看他簡單。
推 mmonkeyboyy: 所以我都直接投降  那不去可以吧XD
→ jyuny1: 有試著復現過論文的這些問題都能搭的出來。與其比 kag
→ jyuny1: gle 不如去復現各大公司在推薦、NLP或其他領域的論文。
→ jyuny1: 如果運氣好遇到相關的負責人，大概率還能多聊一點增加
→ jyuny1: 好感。不過也是在自己有能力的前提下。幾年前的 bar 很
→ jyuny1: 低，後面 bar 會回歸正常，比較這類人在資本的考量下都
→ jyuny1: 很貴，水分很快就會被擠出去了
推 mmonkeyboyy: 業界就是被這些人自以為定義強大就失去創造力的人卡
→ mmonkeyboyy: 死加向下....沒事就是拿著教科書上的定義要人回教科
→ mmonkeyboyy: 書上的答案  要是他回達的答案不是你想要的
→ mmonkeyboyy: 你能認真的是去理解他為什麼會這樣回答嗎?
推 mmonkeyboyy: 答得超好的多數是背出來的  然後叫這些人來做需要創
→ mmonkeyboyy: 造力的演算法....
推 mmonkeyboyy: 當然這些人好控制....XD
推 mmonkeyboyy: 然後下一步就是拉關係  增加好感  囧> 看論文原來是
→ mmonkeyboyy: 這用途? (然後論文搭不出來 結果是論文 xx 怎辦XD)
推 mmonkeyboyy: 鑒別度要看怎麼問  看是啟發性的還是定性定調的問
→ mmonkeyboyy: 說到不打kaggle  如果不是做演算法的  不打kaggle
→ mmonkeyboyy: 你在某些重點公司....連HR都懶得打電話給你吧
→ mmonkeyboyy: (我說的是亞洲  更準確的說是中國公司)
推 mmonkeyboyy: 看論文套關係的笑話看多了(我自己也發生過類似的 囧)
→ jyuny1: 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
→ jyuny1: 類似的人。你可以繼續你自己的作法。但業界對於復現論文
→ jyuny1: （表示你能看懂數學公式，具備一定程度的 coding）本來就
→ jyuny1: 很注重，你能搞的出來表示你有一定程度的能力。大公司也
→ jyuny1: 都會在世界頂級的 conference 發表。如果你只知道 kaggl
→ jyuny1: e，那有沒有聽過 www conference? https://bit.ly/3oszQ
→ jyuny1: Hr 碩士都能靠讀 paper 找問題直接談入學了，更何況重智
→ jyuny1: 力的行業。
→ jyuny1: 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
→ jyuny1: 就 good luck
→ jyuny1: 參加 kaggle 反而不是最重要的，現在的情況是 99% 的人復
→ jyuny1: 用 1% 提出的架構。當然如果你的志向是當那 1% 的人，你
→ jyuny1: 也不用回這個問題。
推 mmonkeyboyy: 然後被講就要拉個自以為高一點的東西來XD
→ mmonkeyboyy: 我不想看什麼要signup 的東西
→ mmonkeyboyy: 情況就是你只是拿你自己覺得自己懂的東西要求別人跟
→ mmonkeyboyy: 你一樣想法的拉進團隊  我說嘛  就是好摸頭的
→ mmonkeyboyy: 團隊要有戰力  就是要找人互補  這你也不懂還拉隊哩
→ mmonkeyboyy: 業界對重複論文很看重?  重造輪子你都造不出來因為你
→ mmonkeyboyy: 沒有data 好嗎 讀conference 囧>  這小朋友泥
→ mmonkeyboyy: 你去問問幾個大AI團隊  你沒有kaggle經驗人家收嗎
→ mmonkeyboyy: 除非你是xx大神學生  xx論文得主  不然哩
→ mmonkeyboyy: 重現東西很困難嗎? 囧> 你沒domain knowledge才困難
→ mmonkeyboyy: 如果paper是對  很少數是很難重現的
→ mmonkeyboyy: 更別提現在一堆都是要求公開的  等公開了早就慢了
→ mmonkeyboyy: 99%的人都在重複工作  這到是有理   但只重複工作卻
→ mmonkeyboyy: 不懂其他  那搞屁啊  只會每天重造輪子再來抱怨怎麼
→ mmonkeyboyy: 都在重造輪子....因為招了只會重造輪子的人啊..
推 mmonkeyboyy: 就ai 來說  我比較少看 thwebconf 我比較常看nips
→ mmonkeyboyy: cvpr eccv iccv icml iclr這種 你可能看不上眼的吧
→ mmonkeyboyy: thewebconf (上面少個e)
→ RumiManiac: 不用那麼悲憤吧，復現論文可以確保任何想得到的方法
→ RumiManiac: 和架構都能自己實作出來，大概就跟實作 list qsort
→ RumiManiac: 差不多意思，你不會從來沒寫過吧？
推 mmonkeyboyy: 我沒有從頭到尾復現（？）過下面這篇文章 樓上大大你
→ mmonkeyboyy: 可以幫我嗎？ language models are few-shot learner
→ mmonkeyboyy: s
→ caseypie: 除了沒有data無法復現，還有可能是沒錢買GPU無法復現
推 mmonkeyboyy: 樓上  這是一個非常不幸的現實啊  還有買不到GPU 囧>
推 lemontea0328: 456就水準太低的問題...會這樣問表示求職者大多都
→ lemontea0328: 會被這種問題篩掉......我會覺得這家公司不太妙...
噓 lukelove: median?? medium?? 這已經不是typo了吧
推 smiletrain: 機率是什麼….我要在白板上寫機率公理嗎XD