[心得] AI算法工程師面試心得-amazon piccollage

兩間ＡＩ算法工程師面試心得分享，應該也可以避免大家踩雷。 時間有些比較久，所以可能會比較模糊 Amazon 第一關：面試官是senior scientist。ML的基本概念，像是指標、conv、transformer等 原理。一題behavior question。最後是一題leetcode medium。 很久沒面試leetcode有點卡關，和面試官討論後很順利完成。主要是Recursion的概念。 第二關：要求準備投影片報告給所有面試官聽。報告完面試官會對內容做發問。不過報告 完從他們的發問才知道他們專門做detection的，所以對我的內容基本上不太懂…。問的 問題也比較基本和詭異XD 接下來是對第二關中所有面試官做1-1面試。 第三關：面試官是senior scientist。一樣是ML觀念，都是detection相關，像是指標。 一題leetcode medium。寫的途中有想跟面試官討論，但他只持續說不用寫的那麼複雜（ 真的只重複這句XD），感覺的出他想回答我的問題和討論但不知道如何做。一題behavior question。 第四關：唯一一位不在第二關的面試官。在北京的面試官，也是唯一一位可以用中文的。 全部問behavior question，真的問的很仔細。連回答到後面題目還會問跟前面題目的關 聯性。所有題目要求依據自己的經驗回答問題。 第五關：面試官是staff scientist。非常詳細詢問以前如何解決ML問題的經驗，怎樣的 問題和如何解決。ML觀念問得很仔細，但也都是和detection相關，不過比較基礎。一題 leetcode easy。一題behavior question。 第六關：兩個主管。感覺沒有很懂ml，主要問一些模型驗證相關的觀念。2題behavior question。 第七關：面試官是scientist。印度人，不是很聽得懂他在說什麼。detection相關的loss 等方面問題。一題leetcode medium。寫完後發現面試官也不確定我寫的是不是正確。花 了些時間討論和驗證，還好結論說是對的。 第八關(?)：recruiter。閒聊，3題behavior question等等。 piccollage 作業：ML觀念 第一關：director(?)和一位工程師。以前的工作經驗和一些履歷上的問題。 第二關：主管(?)和一位工程師和人資。據說是專業面試（？） 同樣也有個作業必須先做。基本上專注在問SD和lora等問題，但問題本質很淺，像是默背 sel-attention公式或是用sdwebui還是什麼。只有一題比較有深入點，但有點微妙，等等 會說。 在面試中理解到這是一個非常特殊AI團隊運作方式。 資料：沒對訓練資料做任何處理或增加，從以前到現在只有一個人做過一次數據清理。 不用跟其他競爭對手比較：做出來的模型不用跟其他競爭對手比較。這對員工應該蠻爽的 。但競爭力不知如何。問面試官為什麼不用比，他很緊張的不知道在回答什麼。 GPU：不會有GPU不夠問題，不是因為有很多GPU。因為他們只需要fine-tune模型，不會重 頭訓練。基本上主管認為fine-tune模型就可以解決一切。不確定是因為他們做的東西很 窄的原因，還是因為對其他diffusion應用沒概念（雖然聊完的感覺應該是這個）。雖然 也有其他ml應用，像是分割，但感覺得出好像一下就能訓練完，可能因為沒數據也沒大模 型概念。 溝通能力和專業能力：其中一題面試題目在我回答後，面試官很自信的說出他的答案。 但很明顯他說的答案有問題，因很確定不想加入這團隊所以直接跟他說以物理的角度他的 答案是有問題的。接著他用自己的方式寫出公式，但沒時間讓我看。他說會後可以再看並 可以讓他知道，如果他的答案是錯的話。 會後我查了下論文和詢問別人確認自己沒錯，寄了email講出我的答案為啥是正確的，但 很明顯他的回信在鬼扯也沒在看內容和打算溝通。 我後來也不想再回信，畢竟對方也不願意溝通，我到大學演講還有演講費，幫這公司教會 他也沒錢拿。 這其實是很簡單的題目，他竟然能無法看出自己錯在哪，這實在蠻令人訝異的。另外一位 面試官不知是在放空還是贊成他主管的答案。 錯誤是難免，但不願意溝通的主管感覺超級雷。 人資最後說何時會回覆時，其實當下就想跟他說不管結果如何都不可能去，但覺得好像有 點誇張就沒說了。 結論：想躺平的話這家公司應該很可以，畢竟不用比較ml結果也不用處理數據，這超級爽 ，但前提是你要能回答到跟他一樣錯誤的答案。 如果是剛畢業或有想做出點東西的人是不太建議。這樣的團隊運作方式要做出有競爭力的 ml模型可能性非常低，也學不到東西。以資方角度，這些算法功能還不如外包還比較省成 本和有競爭力。 非常意外到2024還有這樣被帶領的ai團隊，主管很明顯不是這圈子也沒看過如何帶ai團隊 ，但卻非常有自信，也沒在溝通，這點超級差。 收穫應該是我永遠會記得這個錯誤答案的概念細節，算是浪費這麼多時間後得到的唯一好 處。自己帶團隊面試別人都很小心翼翼的不要說出錯誤答案或引導。這麼自信的說出錯誤 答案且無法溝通，真的讓人印象深刻到不行。 講的這麼明顯應該一下就能被找出是誰，但還想做出有競爭力的東西和不想降低薪資，所 以也沒啥差。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.136.67.33 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1714053857.A.2F1.html