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机器学习工程师面试题库

面向机器学习工程师相关面试,围绕系统设计、模型监控、推理优化、评价指标、模型评估等主题展开练习,结合题目考察点、回答思路、参考答案和常见误区,梳理知识要点并练习清晰表达。

3 道题目建议用时 9 分钟专项面试练习

全部题目 3 道题

01

请介绍你简历中一个项目的关键决策、指标提升和失败经历。

考察候选人是否真正参与项目核心环节,能否清晰阐述决策依据、效果和反思。
02

准确率、精确率、召回率、F1和AUC分别适用于什么场景?

考察候选人对分类评价指标的理解及业务场景匹配能力。
03

请设计一个模型上线后的监控方案,并说明推理延迟过高和特征一致性校验的处理思路。

考察候选人的工程落地能力、系统设计思维和对线上问题的处理经验。
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