OpenAI的MTS - 可打印的版本 +- 包子吧 - 我的帖子我做主! (https://baozi8.com) +-- 版块: 求职大典 (https://baozi8.com/forumdisplay.php?fid=1) +--- 版块: 面经分享 (https://baozi8.com/forumdisplay.php?fid=3) +--- 主题: OpenAI的MTS (/showthread.php?tid=140) |
OpenAI的MTS - ccccc - 09-19-2024 最近我参加了OpenAI的MTS(Machine Learning Technical Specialist)面试,整个过程大约分为四个环节,涵盖了技术问题和实际操作等多个方面。以下是我具体的面试经历以及每道题目的详细描述。 **第一轮:技术电话面试** 首先是技术电话面试,时长大约为45分钟。这轮主要是针对机器学习基础的考核。面试官从基础开始提问,问了关于模型的优化问题。第一个问题是如何处理数据不平衡问题,我回答了常见的解决方案,比如使用加权损失函数、调整样本比例以及数据增强技术。面试官随即跟进了一个深入问题,询问在什么情况下会选择每种方案,并让我列举几个实际应用的例子。 接下来,面试官提了一个模型选择的问题,问如何选择合适的模型来处理分类问题,并让我比较逻辑回归和SVM。我详细描述了每个模型的优缺点,特别是在高维数据和少量样本下的表现差异。最后,面试官问了一个关于模型解释性的开放性问题,探讨如何解释黑箱模型的决策结果。 **第二轮:编程环节** 第二轮是线上编程测试,时间为90分钟,主要是考察代码能力。题目一共两道,第一道是经典的二分查找变形问题,需要处理一个部分排序的数组,找到指定元素的位置。我花了15分钟理解题意,并迅速实现了解决方案,但在优化代码的时间复杂度时出现了一些困惑,最终通过了所有测试用例。 第二题是一个动态规划问题,给定一个矩阵,要求找到从左上角到右下角的最小路径和。我采用了递归+记忆化的方式来解决,优化到O(n*m)的复杂度。这个问题中面试官不断打断我的思路,要求我对每一步解法做详细的解释,同时我需要根据他们的提示调整代码,最终成功通过测试。 **第三轮:系统设计** 第三轮是系统设计,主要考察的是我对大规模分布式系统的理解。面试官给出的题目是设计一个分布式机器学习模型训练平台,要求支持多用户并发模型训练。我从架构设计入手,先讨论了数据流的设计,如何高效地分配计算资源,并提出了使用分布式训练框架(如Horovod)的方案。接着,面试官深入挖掘了数据存储和任务调度的问题,特别是如何保证训练任务的容错性。我提到了使用分布式文件系统和任务调度器如Kubernetes来管理资源的动态扩展,面试官对这一部分提了几个挑战性的问题,比如如何应对任务中断和数据丢失。我给出了解决方案,但面试官似乎希望我进一步考虑更复杂的场景。 **第四轮:行为面试** 最后一轮是行为面试,时间约为45分钟,主要是考察我的沟通能力和团队协作经验。面试官问我在之前的项目中遇到过哪些挑战,以及如何解决团队内部的分歧。最难的一个问题是,如何在资源有限的情况下保证项目按时完成。我结合了自己在以往项目中的经验,描述了如何在不增加人员的前提下,通过优化工作流程和有效沟通,推动项目进展。 |