Google 人工智慧工程师完整面试题附解析,先拿回家好好练

Google 人工智慧工程师完整面试题附解析,先拿回家好好练

作者/量子位 安妮 栗子

本文经 AI 新媒体量子位(公众号 ID:QbitAI)授权转载,转载请联繫出处

可能每个程式工程师,都想过加入 Google。

然而想要「应试」成功,考验的不仅仅是开发人员的 Coding 技术,还能侧面考验着参赛者的渠道来源是否广泛、背景力量是否强大、脑洞回路是否清奇……

不过,梦是要做的,履历是要投的,说不準面试就来了呢?所以,我们需要为万一砸到头顶的面试,做好一万的準备。

前有万千过桥的应聘大军 发回攻略 ,后有民间程式大神发现 隐藏关卡 ……是时候来总结一份 Google 应聘指南了。

P.S. 这份攻略也不仅仅适用于 Google(中途落榜的励志哥还被亚马逊挖走了呢~)

Google 人工智慧工程师完整面试题附解析,先拿回家好好练

Google 的技术面试流程就是各家的标配而已,先远程后现场。

面试以强度闻名,可能看看问题就想回家了。这些题目全部由 Glassdoor 收集统计。不过,顺便看下参考答案也是好的。

1、求导 1/x。

答:-1/x2

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用 Python 是这样。

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2、画出 log (x+10) 曲线。

答:如图。只要把 logx 的图像左移 10 格。

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用 Python 是这样。

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3、怎样设计一次客户满意度调查?

答:第三题就这幺抽象了。不知从何说起的我决定指引各位,可以在搜索引擎里查询一下:「客户满意度和客户忠诚度的计算标準」。

4、一枚硬币抛 10 次,得到 8 正 2 反。试析抛硬币是否公平?p 值是多少?

5、接上题。10 枚硬币,每一枚抛 10 次,结果会如何?为了抛硬币更公平,应该怎幺改进?

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答:小数定律或许可以帮到你。

附一个 参考资料

6、解释一个非正态分布,以及如何应用

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7、为什幺要用特徵选择?如果两个预测因子高度相关,係数对逻辑回归有怎样的影响?係数的置信区间是多少?

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答:需要处理高维数据的时候,很多模型都吃不消。特徵选择可以让我们在给数据降维的同时,不损失太多信息。

参考资料传送门

8、K-mean 与高斯混合模型:K-means 算法和 EM 算法的差别在哪里?

答:CSDN 博主 JpHu 说,K-Means 算法对数据点的聚类进行了“硬分配”,即每个数据点只属于唯一的聚类;而 GMM 的 EM 解法则基于后验概率分布,对数据点进行“软分配”,即每个单独的高斯模型对数据聚类都有贡献,不过贡献值有大有小。

传送门

9、使用高斯混合模型时,怎样判断它适用与否?(正态分布)

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答:依然,请前往以下页面。

详情传送门

10、聚类时标籤已知,怎样评估模型的表现?

答: CSDN 博主 howhigh 说,如果有了类别标籤,那幺聚类结果也可以像分类那样计算準确率和召回率。但是不应该将分类标籤作为聚类结果的评价指标,除非你有相关的先验知识或某种假设,知道这种分类类内差距更小——

详情传送门

11、为什幺不用逻辑回归,而要用 GBM?

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答:GB 是 Gradient Boosting。引用知乎答主 Frankenstein 的话,从决策边界上看,线性回归的决策边界是一条直线,逻辑回归的决策边界是一条曲线,GBM 的决策边界可能是很多条线。

逻辑回归只能处理回归问题,而 GBM 还可以用于解决分类或排序问题。

参考答案传送门

12、每年应聘 Google 的人有多少?

答:两百万。大多数人可能都只是顺便投一下,看看会不会中奖。

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13、你给一个 Google APP 做了些修改。怎样测试某项指标是否有增长

14、描述数据分析的流程。

15、高斯混合模型(GMM)中,推导方程。

16、怎样衡量用户对视频的喜爱程度?

17、模拟一个二元正态分布。

18、求一个分布的方差。

19、怎样建立中位数的 Estimator?

20、如果回归模型中的两个係数估计,分别是统计显着的,把两个放在一起测试,会不会同样显着?

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不只是技术

除了这些深刻的技术问题,Google 历年的面试中,总有一些直击灵魂的神秘考题。BI 也统计了一些,例如:

    一辆校车可以放进多少个高尔夫球?擦一遍西雅图所有的窗户需要多少钱?井盖为什幺是圆的?

    再来个长的:

    鸡蛋表示:

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    很好奇,脑洞考题是怎样打分的。友情提示:上述几道题,有些是可以抖机灵的……

    如果你想知道答案和更多类似题,可以在量子位公众号(ID:QbitAI)对话界面,回覆:「神秘题」 三个字。

    史上最正统 Google 面试宝典

    真题谈完了。虽然面试準备是个老生常谈的话题,但下面这份宝典无论如何你都要看看。

    论「血统」,这份宝典最为正宗,因为它是 Google 招聘官网上专门为「Future Googler」準备的。一起看看招聘方亲自对面试者提出了哪些建议——

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    预测面试题 :面试前,你基本可以预测出 90% 的问题了。「为什幺想申请这份工作」、「你曾经解决过什幺问题」等问题基本在面试中必现,写 20 个出来先提前準备着有益无害。

    计画 :写出极可能出现的问题后,针对列出你的清单上的每一个问题,写下你的答案。这将帮助你加深对这些问题的印象,是面试时能对答如流的利器。

    Plan B&C:针对上面这些问题,Google 招聘人员建议你最好能準备 3 个答案。这些备用答案能在第一位面试官不喜欢你的故事时,帮你征服下一位面试官。

    解释 :面试官想要了解你的想法,所以在面试过程中需要展示你的思维过程和最后的解决方案。这个环节不仅是在评估你的技术能力,还在评估你解决问题的灵活性。

    讲故事 :Google 面试官希望以会「讲故事」。有一个很有意思的面试小技巧,就是每个问题都应该用一个故事来回答。比如「你怎样领导……」的问题最好就举个例子讲个故事吧~

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    探讨 :在面试过程中你可能会不自觉进入一些问题「圈套」,这是面试官想深入了解当你遇到技术难题中你看重哪些信息,希望看到你如何处理这个问题以及你解决问题的主要方法,这时一定要就你的思维过程进行讨论。

    改进 :思考如何改进你现在的解决方案,让面试官知道你在做什幺,为什幺要这样做。

    练习 :最后应聘者要时刻谨记熟能生巧。模拟面试环节,自信说出你的答案,直到你能清晰而简明地讲述每一个故事。

    看来,準备 Google 的面试是个时间活~除了技术能力需要过硬以外,单单面试时这 20×3 个问题的準备也得準备不少时间呢。

    对了,已经应聘成功的 Google 工程师们还给你提了一些技术类问题的「备考」建议,听听老人言,助你面试一臂之力。

    对,有隐藏关卡!

    应聘 Google 的方法只有内推、校招和发履历社招这三种?Naive,小看 Google 工程师的脑洞了,据多位大神在博客上透露,Google 的应聘来源还有 秘密渠道 。

    如果 Google 捕捉到你在搜索某个特定的编程术语,可能就会有人邀请你申请这个职位。就有人能解锁这种隐藏关卡~

    小哥 Max Rosett 曾遇到过一个有趣的故事。在用 Google 搜索「Python lambda 函数列表解析」时,搜索界面分裂并向后摺叠,一个方框弹出来写着「你在使用我们的语言」,还邀请他去挑战一下。

    Google 人工智慧工程师完整面试题附解析,先拿回家好好练

    点击「挑战」后,页面跳转到一个叫「foo.bar」的页面,还会出现一道限时挑战题。连续攻破六道题后,foo.bar 邀请这位挑战者提交个人信息。后来,就有招聘人员来要履历了。

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    这个 foo.bar 的 网址

    不过 莫激动 ,没有得到 Google 的邀请这个网页还是没有办法注册的~

    故事的最后给我们的启示,可能是多用 Google 搜索……

    Google 式「学测」

    关于 Google 面试这事,其热度和难度无异于产业内的「学测」,千军万马过独木桥的景象又出现了。

    这其中有个想进 Google 工作「励志哥」John Washam 火了,这位小哥大学时修经济学,韩国当兵退伍后去教授英语,但对于代码和 Google 的渴望没有磨灭,他励志专门腾出八个月的时间全职準备 Google 面试,实现自己的目标!

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    这是一场「苦行僧」式的修行,小哥曾三週攻读 1000 页的 C++ 书,也在 GitHub 上收穫了 21000 多个 star,还做了 1792 张电子卡片方便複习……读书、写代码和听讲座的时间总共 1000 多个小时了。

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    八个月的刻苦準备后,小哥……还是落选了,甚至连电话面试都没有就被直接拒绝了。

    但努力总会有回报,被拒后的小哥目前就职于亚马逊。

    Google 虽好,也不能贪杯哦。

    Google,世上最受欢迎企业

    一探 Google 新加坡总部!美到都快抑制不住我转职的冲动了啊啊

    和 Google 顶尖工程师一起研究机器学习一整年,这是我的精华笔记

    去 Google 工作真的没那幺难!从医生成功转职 Google 工程师的大神亲手撰写攻略

    〉。)

     

  • 2020/06/07
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