讲个恐怖故事，离春节假期结束只剩半个月了。
换句话说，半个月后，你就可以挑选明年跳槽去的公司了。
Reddit上刚刚火了一个面试分享帖，有不少机器学习从业者或者招人的技术Leader、HR们，都在这里分享了他们亲身经历过的面试机器学习技术人员的方式。
从这里，你可以看到一些或长或短的面试流程，或刁钻或简洁的问题；还能从HR和招人的技术Leader的角度，知道有些面试你是怎么挂掉的。
我们从中总结出了机器学习面试的四大套路。
套路一：用实际问题当考题
来自网友p-morais分享
公司体量：初创公司
线上/线下：手机视频面试
环节：2个以上
由候选人对他们的研究或工作进行半个小时到一个小时的介绍；
由不同团队的成员进行45分钟的非结构化面试，主要内容是给出一个实际工作中会遇到的问题，问候选人会怎样解决。
耗时：2h以上
评价：适合初创公司/适合招机器学习科学家/最好补充数学基础测试
网友p-morais：
“我喜欢这种风格的初创公司，可以先从候选人对自己工作介绍中判断他们对岗位的适合度和能力值。因为我这里也是一家初创公司，可能大公司喜欢雇佣聪明的新人然后从一张白纸开始培养，但我不能仅仅因为一个人聪明就雇佣他。”
网友drrelyea：
“用这种方式你很难找到合适的人，但是一旦那个合适的人出现了，你会从内心认定这就是你需要招的人。但是，对非初创企业来说，你需要招的岗位太多了，这样来不及的。”
网友snendroid-ai：
“这是最好的方式。有比询问候选人如何解决你真正遇到过的问题更好的方式吗？你的团队已经在这个问题上花了大量人力和资源，肯定对所有解决方案都了如指掌，因此只要问这方面的问题，就可以轻松的判断候选人的能力。”
网友mydynastyreal：
“我司也是这样的，但是我们还有一个白板环节，考察从统计到演算的所有数学基础内容，非常有压力，因此候选人表现得会比平常差。但是有些看起来很厉害的人表现得非常差，我宁愿招一个数学好、对AI不太了解的人，也不要数学底子不行的人。”
网友AchillesDev：
“我司招机器学习（CV方向）科学家的时候也是这样的。招工程师的时候会更像典型的代码面试，会更集中于整体设计方面。”
套路二：用作业考察候选人代码水平
来自网友drrelyea分享
公司体量：未透露，但从描述来看应该是大公司
线上/线下：先线上再线下
环节：2~4个
第一关是电话面试。
开始先用半个小时的时间了解候选人研究的重点、经验、工作主动性等信息，之后是20分钟的代码面试，大概会筛掉一半的候选人，之后给候选人10分钟的时间向面试官提问。
1.对0经验博士的附加题。
针对没有机器学习实战工作经验的博士们，电话面试后给他们发邮件，留给他们一些时间先学习Coursera上的一些机器学习课程，读Hastie和Bishop的书，学TensorFlow、PyTorch、pandas、numpy，给他们留两三个月的时间学这些东西。
第二关，部分岗位会留作业。
作业大概是3~4个小时的工作量，考察候选人的代码是否精练，能否解决问题，能否说解释清楚这些代码。到这里，大概有三分之二到四分之三的候选人因为不了解机器学习或代码写的不行而挂掉。
第三关是线下面试。
3~4个小时的线下面试，主要考察候选人对机器学习的知识和理解、代码能力和综合素质，还有针对候选人简历进行的开放性问题，目的是为了保证候选人的技术能力和知识储备符合要求，做人没有问题，能在高压力或者低压力下工作，能把清楚明确的工作和模棱两可的工作都搞定。
最后在这一关挂掉的候选人，绝大部分不是硬性技能问题，而是综合素质问题，比如工作不集中精力、搞不清需求、缺乏主动性、过于自大、不会沟通等等。
耗时：有经验者4~8h，无经验博士2~3个月
评价：对候选人帮助巨大/有作业负担太大
不少人都觉得给有基础、没经验的候选人发课程留时间来学习这一点非常良心，会对一个人的职业生涯产生有利的影响。
针对留作业这一点，网友neal_lathia评价说，留作业这个过程会增加候选人的负担，但有作业比空谈能提供更多信息，可以和性格内向的候选人进行更多讨论。
套路三：面试考试全都有
来自网友MeatIsMeaty分享
公司体量：未透露，从流程来看应该是大公司
线上/线下：先线上再线下，最后线上做测试题
环节：9个
电话面试
行为面试
小组面试
技术面试（机器学习、统计、编码、数据工程）
演讲面试
建模作业
分析作业
线上代码测试
线上统计/机器学习测试
耗时：未透露，但是看起来就巨长
评价：过于繁琐
这个套路的贡献者，在经历了这么长一串面试后，现在已经坐上了招聘者的位置，电话面试只有1小时，线下面试只有2小时技术面和1小时行为面试。
套路四：现场出题
来自网友liqui_data_me分享实习面试经历
公司体量：500强公司
线上/线下：线下
环节：2个
和HR聊。
现场做题，从早上8点到下午1点，总共搞个环节，每个环节都是LeetCode+机器学习问题+机器学习项目经验+头脑风暴来解决问题，其中甚至有个题是推导神经网络反向传播。
耗时：5小时以上
最后，从不同公司的面试招聘流程来看，可以看出他们对人才的侧重和需求，有的公司更看重候选人能否解决实际问题，有的公司看重技术能力，有的公司看重人的综合素质。
而且，流程繁琐的公司不在少数，但提倡简洁高效的面试官也有很多，从这之中，也可以反映出招聘公司的企业文化。
祝想跳槽的盆友年后好运~
