最近好多朋友在问MLE怎么准备，趁有空来聊聊我的理解。
MLE这个岗位吧，说白了就是算法和工程的结合体，你得懂模型背后的原理，也得能把模型跑起来、怼进生产环境、还得保证它不崩。不像有些岗偏理论，有些岗纯写代码，MLE算是两头都得抓。
面试一般就考三大块：Coding、ML理论基础、ML System Design。
Coding这块儿没啥捷径，就是刷题。跟SDE准备差不多，LeetCode Medium得稳住，Hard能写最好。区别在于MLE的coding偶尔会带点ML背景，比如让你手撕一个K-Means，或者写个函数算信息熵。不用太慌，核心还是算法和数据结构，ML只是套个壳。
ML理论这块儿，面试官会一直往下挖，挖到你不会为止。比如你聊Bias-Variance Tradeoff，他会问那你实际调参的时候怎么判断是bias高还是variance高？怎么解决？再比如你提XGBoost，他会问你它和GBDT的区别在哪，regularization怎么加的，为什么能防过拟合。所以准备的时候不能只背概念，得真的吃透。
ML System Design也是最劝退很多人的地方。面试官会直接甩一个开放题，比如“设计一个YouTube视频推荐系统”或者“设计一个Instagram的Explore推荐”。这种题没有标准答案，考的就是你能不能把一个模糊的需求拆解成可落地的架构，数据从哪来、怎么存、模型怎么选、怎么训练、怎么上线、怎么监控、怎么迭代……每一步都得想清楚。而且还得考虑scalability，毕竟用户量上来了系统不能崩。
我把MLE常见面试题目和准备思路都捋了一遍，🙌🏻【MLE】～
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: 还没毕业就开始焦虑 还没毕业就开始焦虑
: 哪家还没冻结招人 哪家还没冻结招人
: 不会谈薪资，这块儿有点弱 不会谈薪资，这块儿有点弱