機器學習崗位面試總結：簡歷應該關注的5個重點

  • 2020 年 3 月 16 日
  • 筆記

機器學習簡歷的一些小技巧

如今的公司很難找到優秀的機器學習人才。當然，任何特定技能的要求都取決於機器學習項目的用途和要求，但是您的機器學習履歷中必須具備的某些技能在各種項目要求中是一致的。 通常，公司希望面試者具備豐富的機器學習技能，理論和編碼能力，以便在需要時能夠跨部門參與機器學習項目。
該領域的專家不僅需要具有紮實的機器學習演算法水平，了解什麼時候該應用什麼演算法，還需要掌握如何集成和介面。所需的核心技能是專門的，要求具有良好的數學理解，分析思維和解決問題的能力。儘管每個項目文件要求的特定技能各不相同，但對於所有角色而言，核心的機器學習技能都是不變的。

簡歷上必須出現的技能

概率與統計

概率論是大多數機器學習演算法的主要內容。熟悉概率可以使您能夠處理數據的不確定性。如果您從事與模型構建和評估有關的機器學習工作，掌握諸如Python，高斯混合模型和隱馬爾可夫模型等概率理論，是非常必要的。
與概率論密切相關的是數據統計。 它提供了構建和驗證模型所需的測度，分布和分析方法。 它還提供了用於創建模型和檢驗假設的工具和技術。
它們共同構成了機器學習模型的框架。這是製作機器學習簡歷時要考慮的第一件事。

電腦科學和數據結構

機器學習使用大量數據集，因此必須掌握電腦科學和底層體系結構的基礎知識，還必須具備大數據分析和複雜數據結構方面的專業知識。 因此，這些領域的學位或正規課程是從事機器學習的職業所必須的。 您的簡歷必須顯示您在並行/分散式體系結構，數據結構（如樹和圖）以及複雜計算方面的技能。這些技能都是在項目應用或實現中所需要的。針對實際問題和編碼的額外認證將會提升您處理大數據和分散式計算的能力。電腦科學應用的經驗將為您在該領域的工作提供很大幫助。

程式語言

R，Python，Java：要想得到一份機器學習的工作，您需要學習一些常用的程式語言。儘管它在很大程度上受概念和理論的約束，但它具有任何語言都必不可少的組件和功能。 一些程式語言被認為特別適合複雜的機器學習項目。 因此，對這些程式語言的了解可以為您的機器學習簡歷增加閃光點。。

當需要記憶體和速度兩者兼顧時，使用C / C ++有助於提高程式碼速度。因為許多機器學習庫也是用C / C ++開發的，所以他們同樣適用於嵌入式系統。 Java，R和Python在數據統計方面做得很好。 儘管Python是通用的程式語言，但它有幾個特定於機器學習的庫，它們能夠有效得處理機器學習項目。 Python的知識有助於在各種計算體系結構中訓練演算法。 R是一個易於學習的統計平台，它被越來越多地應用在機器學習以及數據挖掘任務中。

簡歷中的常見技能

除了必不可少的細節外，這裡還有一個基本的清單，可以讓您的簡歷更加精彩

  • 電腦科學及相關領域的學士學位
  • 豐富的GPU計算和數據挖掘經驗
  • 自然語言處理和深度學習的一般背景，以及相應的工具使用和技術
  • 具備敏捷軟體開發實踐的基本經驗。
    最後，需要注意的一些性格特徵，包括：
  • 分析和批判思考者
  • 數據驅動的執行者
  • 翻譯和理解複雜資訊的思路清晰的溝通者
  • 問題的解決者和創新者。

如何掌握程式語言

使用這些語言的學位，證書或在線文憑，可以確保你有一份好的簡歷。作為工程師或理科學生，您可能已經精通C ++，Java和Python。 您還可以在業餘時間在線學習這些語言，並在簡歷里特別提及的項目上進行練習。 像Python和R這樣的程式語言使處理數據和模型變得容易。因此，期望數據科學家或機器學習工程師能夠達到較高的編程水平並了解系統設計的基礎是合理的。

機器學習演算法

應用機器學習庫和演算法是任何機器學習工作的一部分。如果您掌握了這些語言，則可以實現其他開發人員創建的供開放使用內置庫。 例如，TensorFlow，CNTK或Apache Spark的MLib都是很好的機器學習平台。您還可以在Kaggle上開始練習編程演算法。您也可以在機器學習簡歷中提及這一點。

軟體工程和設計

軟體工程和系統設計是機器學習工作的典型要求。一個好的系統設計是天衣無縫的，從而使您的演算法可以隨著數據的增加而擴展。 軟體工程實踐是簡歷上的必備技能。作為機器學習工程師，您要能夠創建與API交互良好的演算法和軟體組件。 因此，在申請機器學習職位時，軟體設計方面的技術專長是必須的。

如何創建一份好的簡歷

既然您已經了解了機器學習職業所需的技能和前提條件，那麼下一步就是將所有這些放到精心計劃的簡歷中。 重要的是要牢記一些一般的技巧，包括：

  • 無需低估您的成就和成功。 如果有一個大膽談論您的成就的地方，那就在您的簡歷上。
  • 無需在簡歷的每一處都填上文字。 空格使文檔看起來更整潔，使讀者更容易理解。 一個好主意是在線調整現有的模板，使其與您的偏好完全相同。
  • 確保文字簡潔明了；除非有必要，否則消除任何多餘的廢話。
  • 不要將簡歷限制在一頁上，沒有一頁的要求。 只要有相關經驗，額外的空間就是合理的。
  • 可以在線或由家人進行校對。 這對於發現看不見的錯誤並提供其他人的觀點很有用。

您的機器學習簡歷應包括的一些重要資訊是

  1. 開頭
  2. 個人總結
  3. 經驗
  4. 項目
  5. 教育/證書
  6. 技能
  7. 參考

    機器學習簡歷模板

專業提示1：如果您是初學者或入門級專業人員，請提供有關已完成項目的詳細資訊。

專業提示2：不要迴避提供有關您的工作經驗和成就的所有可能細節。 炫耀您所取得的成就。

申請機器學習職位需要仔細計劃和考慮。 機器學習全都與演算法有關，而演算法又源於對大數據分析和必要的程式語言的豐富知識。 良好的工程或技術背景是必須的。 機器學習履歷中包含這些技能，你可以增加被選中的機會。

獲取簡歷模板：關注 公眾號 deephub-imba 後，發送 “簡歷模板” 獲取百度網盤下載地址

VirMach 便宜 VPS

QNews

QNews