研究AI面接に合格するには？ RedditユーザーがGoogleの面接体験を語る

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ほとんどの学生は就職活動の前にインターンシップを経験するため、面接は必須です。

Reddit で NLP 分野の大学院生が次のような質問をしました。

研究インターンシップの面接ではどのような質問を受けるのでしょうか?これらの質問は主にあなたの経験や分野に対する理解をテストするものですか?

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この質問は、ほとんどの学生の考えを反映していると思います。

それで、Reddit のネットユーザーはどのような答えを出したのでしょうか?

Redditユーザーが面接体験談を共有

ネットユーザーのhyhieuさんは、第1回Google Brain Residentsプログラムに参加し、コメント欄で面接体験談を共有した。

まず、いわゆる「研究面接」のほとんどは、実際には「過去の研究プロジェクトについて教えてください」という意味です。面接中は実際にリサーチする時間がないので、面接官の注意を引くことがコツだと思います。
「NuerIPS 2019 の論文で XYZ を使用したのはなぜですか? UVW の方が適していると思いました。」などの難しい質問に備えてください。
第二に、「ソフトウェアエンジニアリング」に関する面接の質問は、ほとんどすべて同じです。 AIとは全く関係ないのに、彼らは依然としてこうした質問をし続けている。あなたがしなければならないことは、LeetCode または他の好きな Web サイトにアクセスして、十分な問題を解くことだけです。
ほとんどの研究者は、「ソフトウェアエンジニアリング」がどれだけ優れているかには関心がないと思います。

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ネットユーザーの mrpogiface さんは最近 Google の面接に参加し、今年の夏は Google Brain チームでインターンシップに参加する予定だ。彼は次のように語った。

面接は合計3回行われ、すべて電話で行われました。
最初は、なぜこの分野が重要なのか、どのような未解決の問題があるのか、これまで何をしてきたのか、その応用など、自分の研究や論文について話しました。これは、何時間でも話せるし、自分の研究も大好きなので、最も簡単なラウンドです。次に、教師あり学習に関する非常に基本的な機械学習の質問がいくつかありました。
2 回目の面接は、通常の ML 面接と似ていました。彼らはかなり複雑な NLP の質問をしました。私は現在の SOTA に対する最も基本的なソリューションについて、技術的な側面を中心に説明しましたが、コードについては説明しませんでした。
3 回目は、通常の Google コーディング面接でした。
私は数学を専攻していますが、難しい数学の問題や奇妙なデータに関する質問は一切ありませんでした。すべて標準的な機械学習/ディープラーニングのものです。
準備が難しいです。しかし、機械学習のコースで良い成績を収め、文献研究などを読んでいれば、面接に合格するのは簡単なはずです。

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ネットユーザーのajayrfhpもこう言った。

これは会社自体に大きく依存します。一般的には、一般的な機械学習と数学がテストされます。企業はあなたが AI の万能の専門家になることを期待していません。高度な面接の質問は、あなたの経歴やプロジェクトに合わせて調整されます。

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リソース共有

Quantum位では、皆さんのお役に立てればと思い、AI 関連のチュートリアルとリソースのセットもまとめました。

コロンビア大学応用機械学習コース 2020

ブログ: http://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s20/schedule/GitHub: https://github.com/amueller/COMS4995-s20 ビデオ: https://www.bilibili.com/video/av86820508

「オファー」トピックのまとめとよくある質問のまとめ（Python実装）

GitHub: https://github.com/shenweichen/coding_interviews

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