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Machine-Learning-Interviews

机器学习工程师面试指南,大厂技术面试全攻略

该指南专为机器学习工程师和应用科学家职位的技术面试设计,特别适用于FAANG等大厂。内容包括算法与数据结构、机器学习编码、系统设计、基础知识和行为面试模块。作者基于自身的面试经验和笔记编写,分享如何有效准备常见面试模块。尽管不同公司的机器学习面试结构有所不同,本指南的模块对其他相关职位也有参考价值,帮助应聘者更好地应对机器学习领域的技术挑战。

llm_interview_note - 大模型面试知识与实用资源汇总
GithubLLMTransformer分布式训练大语言模型开源项目微调
本仓库汇集了大语言模型(LLMs)的面试知识和实用资源,适合准备大模型面试的求职者。内容涵盖大模型基础、架构、训练数据、分布式训练、推理优化、强化学习、RAG技术、模型评估及应用案例。提供详细的知识点解析和操作指南,并附有项目示例和在线体验链接。定期更新,确保内容时效性和实用性。欢迎访问在线阅读页面,关注微信公众号获取更多相关信息。
LLMs_interview_notes - LLM核心技术与应用实践面试题集锦
GithubLLMslangchain大模型开源项目微调面试
该项目收集整理了大语言模型(LLMs)领域的面试题和学习资料,内容涵盖基础知识、进阶技能、微调方法、LangChain应用等方面。通过详细的问答解析,帮助读者理解LLM的核心概念、训练技巧和参数高效微调等关键技术。项目为准备面试和深入学习大模型技术的人提供了全面实用的参考资源。
data-science-interviews - 开源数据科学面试题库及答案集合
DataTalks.ClubGitHub项目Github开源协作开源项目数据科学面试问题
data-science-interviews是一个开源的数据科学面试问题和答案集合。项目涵盖理论知识、技术能力和概率等多个方面,内容由社区共同维护。用户可以贡献新的问题答案或改进现有内容。此外,项目还提供其他相关资源链接。这一资源旨在帮助数据科学从业者和求职者准备面试,提升专业能力。
MLQuestions - 65个机器学习面试问题助您备战2024年技术面试
Github开源项目机器学习深度学习神经网络计算机视觉面试问题
MLQuestions项目收录65个机器学习和计算机视觉工程师技术面试问题。涵盖偏差-方差权衡、卷积神经网络等主题,并新增自然语言处理问题。提供在线课程和推荐书籍等准备资源。问题内容包括机器学习基础、深度学习技术和计算机视觉算法,适合求职者全面备战2024年技术面试。
machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南
ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型
这个指南旨在帮助员工掌握机器学习,尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级,通过推荐阅读的论文和资源,了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。
interview-guide - Microsoft工程师撰写的软件开发面试指南
GithubMicrosoft开源项目技术面试职业发展软件工程师面试指南
Interview Guide是一个由Microsoft软件工程师Nick创建的开源项目,旨在为软件开发者提供面试指南。该指南基于作者作为面试官和求职者的经验,涵盖了大型科技公司和初创企业的面试流程。项目内容包括面试准备建议和技巧,可在interviewguide.dev网站免费访问。这份资源为软件开发社区提供了宝贵的参考。
Interview - IT 行业应试学知识库,程序员求职必备资源
GithubIT行业Interview应试学习开源项目程序员
Interview 是一个开源的 IT 行业应试学知识库,专为程序员求职设计。项目涵盖从基础理论到实践技能的广泛内容,提供在线免费阅读。通过汇集丰富的面试资料和技巧,旨在提高求职者的准备水平。采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议,支持知识共享与传播。访问 https://interview.apachecn.org 即可开始学习和准备。
ML-NLP - 深入解析机器学习与自然语言处理全面知识库
GithubNLP面试开源项目机器学习深度学习算法工程师自然语言处理
ML-NLP项目提供机器学习与自然语言处理的全面资源,涉及关键理论和现实应用。各章节均配有实战代码,确保算法工程师高效备战面试。项目持续更新,跟上最新行业发展。
AI-Job-Notes - 全面的AI算法岗求职指南,校招时间表、策略和资源
AI算法岗Github内推开源项目暑期实习校招热门秋招提前批
AI-Job-Notes提供全面的AI算法岗求职资源,包括校招时间表、准备策略、面试指南、内推信息、简历模板及公司清单。适用于涵盖AIGC、大模型、计算机视觉等方向的岗位,旨在帮助候选人有效准备和提升求职效率。详细内容涵盖从实习机会到秋招策略,以及高效刷题指南和实用的面试技巧,为求职者提供必备的工具和知识,帮助他们在人工智能领域的求职之路上取得成功。
MLE-Flashcards - 机器学习和计算机视觉面试的200多张复习卡片
Computer VisionGithubMachine Learning学习资源开源项目深度学习面试准备
提供超过200张涵盖计算机科学、经典机器学习和现代深度学习的复习卡片,帮助准备机器学习工程师面试。这些卡片可帮助回顾和巩固知识,并包含谷歌、特斯拉等公司的面试经验分享。卡片还包括最新的动画问答版本,链接了相关演讲幻灯片和参考资源,适合有一定基础的学习者和希望深入了解的初学者。
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