工程师在机器学习/人工智能公司求职面试中应该问的几个业务问题

时间:2018-02-26 19:04来源:未知 作者:Python部落 阅读:
工程师在机器学习/人工智能公司求职面试中应该问的几个业务问题

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一直有人问我怎样才算好的人工智能/机器学习公司。 如果你是正在考虑找工作的数据学家或者工程师,以下是可在面试中向面试官提出的一些有趣的问题。注意:这些问题主要针对的是业务方面而非技术方面。

1. 为什么需要这个?就像给人建议一样,答案非常简单。但确保你在这个问题上得到一个非常有说服力的回答。许多人工智能公司都是带着答案去寻找问题。将技术和市场的关系本末倒置的逆向工程几乎从来没有成功过。

2. 在人工智能出现之前,这个问题是如何得以解决的?人工智能前的 “人工” 解决方案是不是已经足够好了呢?常见的回答有: “我们正在(用人工智能)取代(传统)人力。” 而这样的回答是不够的。通常来说,有人参与是可以接受的(因为他们细心,熟练,并且尽职尽责)。由于融资机制的存在,人们通常都负担得起人工费。因此你所追寻的是一个前所未有的产品,一个好10倍或者便宜10倍的产品,而不是好20%或者便宜20%。是10倍!

3. 你跟多少用户交流过?你在跟用户的交流中了解到了什么?所有创始人都跟一些用户进行过交流,但很少有人跟足够的用户进行交谈。我时常碰到一些创始人,他们相信即便产品只是基于有限的数据所构建出来的,客户还是会愿意购买。而最好的创始人会不断的与他们的客户进行交谈。重要的是,他们对客户当下所面临的根本问题了如指掌(而不是他们对产品的兴奋感)。这种专业知识在构建随机产品时是非常重要的 (如 “我们需要将查全率以及精度达到怎样的标准下才可以发布我们的产品”) 。

4. 你们是怎样盈利的?千万当心一个问题,我称之为 “多级火箭” 问题: “今天,我们在做X,但其实我们的宏伟计划是做真正有利可图的Y。” 而这些想法通常会以失败告终。

5. 你们公司将如何成长?怎么会有人知道你们?糟糕的回答:口碑。 每个人都希望拥有一个积极的K值。 有时候它会奏效(我相信你一定很想早日在Facebook上出名)。 制作一种病毒产品需要雄厚的资金或者拥有令人难以置信的艺术技巧,知道什么能让人们自掏腰包。除非你拥有以上任何一项,否则我建议你找一个经得起时间考验的替代方案:付费营销。好的回答包括获取客户的成本,客户的生命周期价值,使用的营销渠道等等。

6. 这个市场到底有多大?我建议这个问题只用来作为一个了解创始人心态的金丝雀测试。他们是专注于建立一个大型公司还是做研究?他们要是说一个非常大的数字 “4000亿美元” 就是一个糟糕的回答。更好的做法是提供一个保守的计算,一旦相乘的结果算出来,答案就显而易见: “我们每月在每个客户那能赚10美元,我们认为有大约1.5亿人在这个市场里,这样我们将有180亿美元的年收入。”

7. 是什么能让企业站得住脚?不好的回答:算法。 在软件领域,算法很难让公司持续发展下去。谷歌因PageRank算法而取得了巨大的成功,但它是因为互联网,才能仍然保持着良好的发展。

还有很多其他因素可以进行优化,比如与你共事的人,你将要使用的技术,通勤方面等。在考虑决策的市场因素方面,我希望这篇文章将是一篇有用的指南。

英文原文:https://ogmcsrgk5.qnssl.com/vcdn/1/优质文章长图/seven-questions-to-ask-when-interviewing-for-an-ml-job-1963ccee3a19.png
译者:江一明
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