该AI算法的看门人非常干练：亚马逊工程师分享实战经验，从历史要求到面试问题一应俱全-量子比特
亚马逊、世界首富贝佐斯以下巨头，全球市值最高的科技公司。
也是目前技术人才发展前景最为看好的组织。
因此问题是：如果你是算法工程师，进入了亚马逊这样的公司，你会经历怎样的面试过程？
最近这篇详细的实面经，得到了高度的赞誉，可能会给你一些参考和借鉴。
因为干货很多，所以建议先收藏之后再看
职位要求
首先，我们来看一下最刺激的就业要求。
数学、统计学、计算机科学或类似专业本科学位以上5年以上相关领域经验具有丰富的预测和决策模型和数据挖掘技术经验，可使用开发此类模型的工具。
你觉得没问题吗？那么，我们来看一下优先条件吧。
构建和操作可执行的分布式数据提取、收集和处理大规模数据集的系统的经验使用Linux/UNIX处理大规模数据集的经验精通Redshift、S3、EC2、Data Pipeline、EMR等AWS技术。具备深厚的技术力量和雄厚的商业知识，能够与您组织内的各个层面和各个领域的人们进行沟通。你可以选择什么样的部门。
看完单位的要求是不是要深吸一口气。
你不要着急。亚马逊下面我们来看一下算法工程师们可以选择的职位。
目前有数据科学家、机器学习工程师、研究科学家、应用科学家四种。
这些部门几乎相似，他们使用大量数据为不同客户建立机器学习（ML）和深度学习（DL）模型。
但还是有区别的。
首先，在亚马逊中，数据科学家必须具有对数据驱动的洞察力。
他们是连接业务和技术的纽带，负责分析和建模大数据集。
机器学习工程师是建立机器学习和深度学习模型的专家。
亚马逊不仅要建立我们的模型，还要建立AWS上其他大公司的模型。
除了建立模型外，还有实施模型，将其投入生产。
研究科学家，顾名思义，就是搞研究。
这个岗位通常具有很高的教育水平，如硕士和博士。
研究型科学家需要突破知识技术的局限性，拓展可能的局限性。简而言之，就是研究新旧技术，以确定这些技术在实践上是否有益。
应用科学家也需要较高的教育水平，这比亚马逊的研究型科学家作用稍高。
该部门集中于亚马逊的自动语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、语音信号处理、文本对语音（TTS）、会话管理等亚马逊提高顾客体验的项目。
看这里，你觉得OK吗？
不管OK还是OK，把简历扔出去看看吧。
投掷之前，先看一下基本的面试流程。
面试程序
亚马逊的面试过程从2步到3步不等。
但算法工程师主要有电话面试、技术面试和现场面试三个步骤。
首先，第一步，电话面试。
与大多数公司的第一次面试差别不大，但这一步主要由公司HR负责。
主要看应聘者的基本情况，比如简历，过去的经历，想参加亚马逊的兴趣爱好和职位匹配能力。
这一步你谦虚诚实，如果你保持原状，你可以平静地度过。
那嚒第二步，来技术面试，这个面试由来自公司的算法工程师负责。
主要是你对这个知识的了解。
当然，根据你应聘的职业不同，问题也不同。
首先，要不要事先调查一下有什么问题。
我举几个例子。
（Coding） Given an Array of numbers amp; a target value, return indexes of two numbers such that their Absolute difference is equal to the target.（给出数组和目标值，以使绝对值和目标值的绝对差相等的方式返回两个数值的索引）（Coding）Given two dates D1amp、D2。count number of days,指定两个日期计算天数和月数（Machine Learning）How do to find thresholds for a classifier（要找到分类器的阈值？）（Machine Learning）What's the difference between logistic regression and support vector machines What's an example of a situation where you would use one over the over herother（逻辑回归和支持向量机的区别是什么？在什么情况下使用哪一个？）（Modeling）What is the interpretation of an ROC area under the curve as an integral（如何说明曲线下ROC面积的积分？）
如果你的前两次面试结束了，恭喜你。我是来现场面试的。
现场面试进行5次或6次，主要是技术面试和行为面试。
首先，技术面试不多，但要磨练问题。大概有几个回合，主要是关于ML和编程这两个问题，面试官喜欢问面向对象的设计问题，所以要好好磨练问题！
举个例子。
在行动面试中，事先要了解亚马逊的14项领导原则、职位的具体功能、公司文化等知识。
亚马逊的问题是喜欢以客户为中心提问，只要事先准备好经验故事，整理好说话技巧，配合其14个原则回答就可以了。
那么，以上就是亚马逊的面经指南，希望能对你有所帮助。
其他大厂类似的岗位，或许也有用武之地。
此外，如果您有其他明星公司的面试经验或经验，也请与我们分享。
请参阅：https：//towardsdatascience.com/the-amazon-machine-learning-engineer-interview-7def22233382
一般面试问题和回答：https：//www.interviewquery.com/blog-amazon-machine-learning-interview-questions-solutions/
亚马逊14的领导原则：https：//www.amazon.jobs/en/principles