機器學習崗位面試總結：簡歷應該關注的5個重點

機器學習簡歷的一些小技巧

現在的公司很難找到優秀的機器學習人才。固然，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，可是您的機器學習履歷中必須具有的某些技能在各類項目要求中是一致的。 一般，公司但願面試者具有豐富的機器學習技能，理論和編碼能力，以便在須要時可以跨部門參與機器學習項目。
該領域的專家不只須要具備紮實的機器學習算法水平，瞭解何時該應用什麼算法，還須要掌握如何集成和接口。所需的核心技能是專門的，要求具備良好的數學理解，分析思惟和解決問題的能力。儘管每一個項目文件要求的特定技能各不相同，但對於全部角色而言，核心的機器學習技能都是不變的。

簡歷上必須出現的技能

機率與統計

機率論是大多數機器學習算法的主要內容。熟悉機率可使您可以處理數據的不肯定性。若是您從事與模型構建和評估有關的機器學習工做，掌握諸如Python，高斯混合模型和隱馬爾可夫模型等機率理論，是很是必要的。
與機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，分佈和分析方法。 它還提供了用於建立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。這是製做機器學習簡歷時要考慮的第一件事。

計算機科學和數據結構

機器學習使用大量數據集，所以必須掌握計算機科學和底層體系結構的基礎知識，還必須具有大數據分析和複雜數據結構方面的專業知識。 所以，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/分佈式體系結構，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須要的。針對實際問題和編碼的額外認證將會提高您處理大數據和分佈式計算的能力。計算機科學應用的經驗將爲您在該領域的工做提供很大幫助。

編程語言

R，Python，Java：要想獲得一份機器學習的工做，您須要學習一些經常使用的編程語言。儘管它在很大程度上受概念和理論的約束，但它具備任何語言都必不可少的組件和功能。 一些編程語言被認爲特別適合複雜的機器學習項目。 所以，對這些編程語言的瞭解能夠爲您的機器學習簡歷增長閃光點。。

當須要內存和速度二者兼顧時，使用C / C ++有助於提升代碼速度。由於許多機器學習庫也是用C / C ++開發的，因此他們一樣適用於嵌入式系統。 Java，R和Python在數據統計方面作得很好。 儘管Python是通用的編程語言，但它有幾個特定於機器學習的庫，它們可以有效得處理機器學習項目。 Python的知識有助於在各類計算體系結構中訓練算法。 R是一個易於學習的統計平臺，它被愈來愈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，這裏還有一個基本的清單，可讓您的簡歷更加精彩

• 計算機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
• 天然語言處理和深度學習的通常背景，以及相應的工具使用和技術
• 具有敏捷軟件開發實踐的基本經驗。
  最後，須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
• 翻譯和理解複雜信息的思路清晰的溝通者
• 問題的解決者和創新者。

如何掌握編程語言

使用這些語言的學位，證書或在線文憑，能夠確保你有一份好的簡歷。做爲工程師或理科學生，您可能已經精通C ++，Java和Python。 您還能夠在業餘時間在線學習這些語言，並在簡歷裏特別說起的項目上進行練習。 像Python和R這樣的編程語言使處理數據和模型變得容易。所以，指望數據科學家或機器學習工程師可以達到較高的編程水平並瞭解系統設計的基礎是合理的。

機器學習算法

應用機器學習庫和算法是任何機器學習工做的一部分。若是您掌握了這些語言，則能夠實現其餘開發人員建立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臺。您還能夠在Kaggle上開始練習編程算法。您也能夠在機器學習簡歷中說起這一點。

軟件工程和設計

軟件工程和系統設計是機器學習工做的典型要求。一個好的系統設計是完美無缺的，從而使您的算法能夠隨着數據的增長而擴展。 軟件工程實踐是簡歷上的必備技能。做爲機器學習工程師，您要可以建立與API交互良好的算法和軟件組件。 所以，在申請機器學習職位時，軟件設計方面的技術專長是必須的。

如何建立一份好的簡歷

既然您已經瞭解了機器學習職業所需的技能和前提條件，那麼下一步就是將全部這些放到精心計劃的簡歷中。 重要的是要牢記一些通常的技巧，包括：

• 無需低估您的成就和成功。 若是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，使其與您的偏好徹底相同。
• 確保文字簡潔明瞭；除非有必要，不然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。
• 能夠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餘人的觀點頗有用。

您的機器學習簡歷應包括的一些重要信息是

1. 開頭
2. 我的總結
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：若是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信息。

專業提示2：不要回避提供有關您的工做經驗和成就的全部可能細節。 炫耀您所取得的成就。

申請機器學習職位須要仔細計劃和考慮。 機器學習全都與算法有關，而算法又源於對大數據分析和必要的編程語言的豐富知識。 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，你能夠增長被選中的機會。

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