deepmind google machine learning engineer

[foo]

面试一共四轮，全程脑力冲击?。

第一轮：算法和数据结构。问了个图论问题，最短路径加DP。我用了Dijkstra，感觉还可以，但考官问了几个刁钻的边界情况，把我卡住了一小会。

第二轮：ML基础，问我如何处理不平衡数据集，还有一些常见的模型选择问题。我吹了下用过的ResNet和Transformer，但他们还想听听如何调参，搞得有点细。

第三轮：系统设计，要求设计一个强化学习平台，支持多种环境和模型。我一开始想简单点，结果对方让我深入讨论分布式训练和资源分配，内心咆哮：就不能简单点儿吗？

第四轮：行为面试，聊团队合作和压力处理。问我如果实验结果不如预期怎么办，我笑着说：“再调100次参数呗。”大家都笑了，但其实心里哭了?。

总结：全程很硬核，但学到了很多。