機器學習工程師招聘面試題與參考回答(某大型集團公司)2025年

2025年招聘機器學習工程師面試題與參考回答(某大型集團公司)(答案在后面)面試問答題（總共10個問題）第一題題目：請解釋什么是過擬合（overfitting），并提供至少兩種避免過擬合的方法。同時，請簡要說明這些方法是如何幫助模型在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更好的。第二題題目：請描述一下您在過往項目中，遇到的一個技術(shù)難題，以及您是如何解決這個問題的。第三題題目：解釋過擬合（Overfitting）和欠擬合（Underfitting）的概念，并舉例說明在實際項目中如何避免這兩種情況的發(fā)生？第四題題目：請描述一次您在項目中遇到的一個技術(shù)難題，以及您是如何解決它的？第五題題目：請解釋什么是過擬合（overfitting），并提供至少三種預(yù)防過擬合的方法。同時，請簡述每種方法的工作原理。第六題題目：請描述一個您在過去項目中遇到的復(fù)雜機器學習問題，并詳細說明您是如何分析問題、設(shè)計解決方案以及最終實施和評估的。第七題題目：請解釋什么是過擬合（Overfitting），并提供至少三種避免過擬合的方法。第八題題目：請描述一下您在以往的項目中，如何處理過數(shù)據(jù)不平衡的問題？您采用了哪些策略，效果如何？第九題題目：在您過往的機器學習項目中，能否分享一個您認為最具挑戰(zhàn)性的問題，以及您是如何解決這個問題的？請詳細描述問題的背景、您采取的策略、遇到的主要困難以及最終的解決方案。第十題題目：請描述一次您在項目中遇到的一個挑戰(zhàn)，以及您是如何克服這個挑戰(zhàn)的。請具體說明您在這個過程中使用了哪些技術(shù)或方法，以及您認為這個經(jīng)歷對您的職業(yè)發(fā)展有什么樣的影響。2025年招聘機器學習工程師面試題與參考回答(某大型集團公司)面試問答題（總共10個問題）第一題題目：請解釋什么是過擬合（overfitting），并提供至少兩種避免過擬合的方法。同時，請簡要說明這些方法是如何幫助模型在未知數(shù)據(jù)上表現(xiàn)更好的。參考答案：過擬合是指一個統(tǒng)計模型或者機器學習算法在訓練集上的性能非常好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)卻很差的情況。換句話說，模型過于復(fù)雜以至于它不僅捕捉到了數(shù)據(jù)中的規(guī)律，還記住了訓練數(shù)據(jù)中的噪音和細節(jié)。這導(dǎo)致了模型泛化能力差，在面對新的數(shù)據(jù)時無法很好地預(yù)測。避免過擬合的方法包括但不限于：1.正則化（Regularization）：這是通過向模型添加懲罰項來防止模型過于復(fù)雜的常用技術(shù)。例如，在線性回歸中使用L1（Lasso回歸）或L2（Ridge回歸）正則化，可以減少特征系數(shù)的大小，從而簡化模型，并減少過擬合的風險。2.早停法（EarlyStopping）：這種方法是在訓練過程中監(jiān)測驗證集的表現(xiàn)，當驗證集上的誤差開始增加（即模型開始過擬合）時，提前停止訓練。這樣可以避免模型過度適應(yīng)訓練數(shù)據(jù)。3.集成方法（EnsembleMethods）：如隨機森林或梯度提升機等，通過結(jié)合多個模型的結(jié)果來提高預(yù)測的準確性和穩(wěn)健性。每個單獨的模型可能不如其他單個模型強大，但是它們的組合通常比任何單一模型都要好，并且更不容易過擬合。這些方法有助于提升模型的泛化能力，使得模型不僅能夠很好地擬合訓練數(shù)據(jù)，也能在未知數(shù)據(jù)上保持良好的性能。通過降低模型復(fù)雜度或者引入外部信息（如正則化項），可以有效地控制模型對于訓練數(shù)據(jù)的依賴程度，從而提升其對新數(shù)據(jù)的預(yù)測能力。第二題題目：請描述一下您在過往項目中，遇到的一個技術(shù)難題，以及您是如何解決這個問題的。答案：在我在一家初創(chuàng)公司擔任機器學習工程師期間，我們面臨的一個技術(shù)難題是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的實時推薦系統(tǒng)。由于數(shù)據(jù)量巨大，傳統(tǒng)的推薦算法在計算效率和準確性上難以滿足實時推薦的需求。解決步驟如下：1.問題分析：首先，我對問題進行了深入分析，確定了問題的核心在于如何在保證推薦準確性的同時，提高系統(tǒng)的計算效率。2.技術(shù)選型：考慮到實時性要求，我選擇了基于內(nèi)存的推薦算法，如LR（邏輯回歸）和FM（因子分解機），它們在計算效率上優(yōu)于傳統(tǒng)的基于模型的推薦算法。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理：為了提高計算效率，我對數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程和降維。通過降維技術(shù)，如PCA（主成分分析），減少了特征維度，從而降低了計算復(fù)雜度。4.分布式計算：由于數(shù)據(jù)量巨大，我采用了分布式計算框架，如ApacheSpark，來并行處理數(shù)據(jù)。這樣可以充分利用集群的計算資源，提高處理速度。5.系統(tǒng)優(yōu)化：為了進一步提高系統(tǒng)性能，我對系統(tǒng)進行了優(yōu)化，包括優(yōu)化算法參數(shù)、減少冗余計算和優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲格式。6.測試與評估：在實施解決方案后，我對系統(tǒng)進行了全面測試，并與現(xiàn)有系統(tǒng)進行了對比，驗證了新系統(tǒng)的準確性和實時性。7.持續(xù)改進：最后，我通過用戶反饋和系統(tǒng)性能監(jiān)控，不斷優(yōu)化算法和系統(tǒng)設(shè)計，確保推薦系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性。解析：這個問題考察了應(yīng)聘者對技術(shù)難題的分析能力、技術(shù)選型能力、問題解決能力以及持續(xù)改進的意識。通過這個回答，可以看出應(yīng)聘者具備以下能力：問題分析能力：能夠?qū)?fù)雜問題進行深入分析，找到問題的核心。技術(shù)選型能力：能夠根據(jù)項目需求選擇合適的技術(shù)方案。實際操作能力：具備實際操作分布式計算框架和進行系統(tǒng)優(yōu)化的經(jīng)驗。測試與評估能力：能夠?qū)ο到y(tǒng)進行測試和評估，確保系統(tǒng)性能。持續(xù)改進能力：能夠根據(jù)反饋持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)，提高其性能和穩(wěn)定性。第三題題目：解釋過擬合（Overfitting）和欠擬合（Underfitting）的概念，并舉例說明在實際項目中如何避免這兩種情況的發(fā)生？參考回答：過擬合是指模型在訓練集上的表現(xiàn)非常好，幾乎能夠完美預(yù)測訓練數(shù)據(jù)中的輸出，但在未見過的數(shù)據(jù)上（即測試集或真實環(huán)境中的數(shù)據(jù)）性能顯著下降。這通常是因為模型過于復(fù)雜，以至于它學會了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲和細節(jié)，而這些在新數(shù)據(jù)中并不存在。欠擬合則是指模型既不能很好地擬合訓練數(shù)據(jù)，也無法很好地預(yù)測新的數(shù)據(jù)。這種情況通常是由于模型過于簡單，無法捕捉到數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)。避免方法：1.過擬合：使用更簡單的模型；增加訓練數(shù)據(jù)量；應(yīng)用正則化技術(shù)，如L1或L2正則化；使用交叉驗證來選擇模型和超參數(shù)；在模型訓練過程中使用提前停止（EarlyStopping），當模型在驗證集上的表現(xiàn)開始惡化時停止訓練。2.欠擬合：嘗試使用更復(fù)雜的模型或者增加模型的深度和寬度；特征工程，比如添加更多的特征或者創(chuàng)造新的特征；減少正則化強度；調(diào)整模型參數(shù)，使其能夠更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)。解析：理解過擬合和欠擬合對于構(gòu)建有效的機器學習模型至關(guān)重要。它們代表了模型泛化能力的兩個極端。正確的做法是在兩者之間找到一個平衡點，使得模型既能很好地從訓練數(shù)據(jù)中學習到有用的信息，同時也能對未見過的數(shù)據(jù)做出準確的預(yù)測。在實踐中，這可能涉及到反復(fù)試驗不同的模型架構(gòu)、調(diào)整超參數(shù)以及利用更多的數(shù)據(jù)等手段。第四題題目：請描述一次您在項目中遇到的一個技術(shù)難題，以及您是如何解決它的？答案：在之前參與的一個項目中，我們需要設(shè)計一個基于深度學習的圖像識別系統(tǒng)。由于項目的需求非常嚴格，系統(tǒng)需要在低延遲的情況下提供高精度的識別結(jié)果。在項目初期，我們采用了一種較為復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但在實際測試中，我們發(fā)現(xiàn)模型的運行速度遠遠達不到要求，嚴重影響了用戶體驗。為了解決這個問題，我采取了以下步驟：1.分析問題：首先，我對整個系統(tǒng)進行了詳細的性能分析，發(fā)現(xiàn)瓶頸主要集中在模型的計算復(fù)雜度和硬件資源利用上。2.模型優(yōu)化：針對模型的計算復(fù)雜度，我嘗試了多種輕量級網(wǎng)絡(luò)模型，并在保證識別精度的前提下，盡可能降低模型的復(fù)雜度。3.并行計算：針對硬件資源利用問題，我利用了GPU加速技術(shù)，通過并行計算來提高模型的運行速度。4.代碼優(yōu)化：在模型優(yōu)化和并行計算的基礎(chǔ)上，我對代碼進行了優(yōu)化，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓練和預(yù)測等環(huán)節(jié)，以提高代碼運行效率。最終，經(jīng)過一系列的優(yōu)化措施，我們成功地將模型的運行速度提高了3倍，達到了項目的需求。解析：本題考察的是應(yīng)聘者對技術(shù)難題的分析和解決能力。在回答時，應(yīng)聘者需要體現(xiàn)出以下特點：1.邏輯清晰：從問題分析到解決方案，應(yīng)聘者需要展現(xiàn)出清晰的邏輯思維。2.技術(shù)能力：應(yīng)聘者需要展示出在遇到技術(shù)難題時，能夠運用自己的專業(yè)知識和技術(shù)能力來解決問題。3.團隊協(xié)作：在項目實施過程中，應(yīng)聘者需要與團隊成員進行溝通和協(xié)作，共同解決技術(shù)難題。4.結(jié)果導(dǎo)向：最終，應(yīng)聘者需要以實際成果來證明自己解決問題的能力。在本例中，應(yīng)聘者通過優(yōu)化模型和代碼，成功提高了模型的運行速度，達到了項目的需求。第五題題目：請解釋什么是過擬合（overfitting），并提供至少三種預(yù)防過擬合的方法。同時，請簡述每種方法的工作原理。參考答案：過擬合定義：過擬合是指一個統(tǒng)計模型或者機器學習算法在訓練集上的性能很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)（測試集）上表現(xiàn)較差的情況。這意味著模型在訓練過程中學習到了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲和細節(jié)，而不是泛化到新數(shù)據(jù)的能力。簡單來說，過擬合就是模型對于訓練數(shù)據(jù)過于敏感，以至于它不能很好地泛化到新的數(shù)據(jù)上。預(yù)防過擬合的方法及其工作原理：1.正則化（Regularization）：正則化技術(shù)通過向損失函數(shù)添加一個懲罰項來限制模型參數(shù)的大小，從而減少模型復(fù)雜度。常見的正則化方法有L1正則化和L2正則化。L1正則化傾向于產(chǎn)生稀疏的權(quán)重矩陣，而L2正則化傾向于均勻地減小所有權(quán)重。這兩種方法都通過增加模型參數(shù)的約束來減少過擬合的風險。2.早停法（EarlyStopping）：在訓練過程中，模型會在一定數(shù)量的迭代后開始對驗證集的誤差進行監(jiān)控。當驗證集上的性能開始惡化時（即驗證誤差不再下降），即使訓練誤差還在減少，也停止訓練。這種方法可以防止模型繼續(xù)學習訓練數(shù)據(jù)中的噪聲。3.數(shù)據(jù)增強（DataAugmentation）：數(shù)據(jù)增強技術(shù)通過對現(xiàn)有訓練數(shù)據(jù)應(yīng)用變換（如旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等），生成新的訓練樣本。這樣可以增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，使得模型能夠在更多樣化的輸入上進行訓練，從而提高模型的泛化能力。4.集成學習（EnsembleLearning）：集成學習通過組合多個模型的結(jié)果來提高預(yù)測的準確性和穩(wěn)定性。例如，隨機森林是一種基于決策樹的集成方法，通過構(gòu)建多個決策樹并取它們預(yù)測結(jié)果的平均值來提高模型的泛化能力。由于每個模型都是獨立訓練的，因此整體的過擬合風險較低。通過上述方法，我們可以有效地控制模型的復(fù)雜度，防止其在訓練過程中過于貼合訓練數(shù)據(jù)，從而使模型在面對新的、未知的數(shù)據(jù)時能夠有更好的表現(xiàn)。解析：此題旨在考察應(yīng)聘者對于模型泛化能力的理解以及如何處理機器學習中的常見問題——過擬合。正確理解和運用防止過擬合的技術(shù)對于構(gòu)建穩(wěn)健且有效的機器學習系統(tǒng)至關(guān)重要。應(yīng)聘者應(yīng)當能夠清晰地闡述過擬合的概念，并展示其對于如何避免過擬合的理解和應(yīng)用能力。第六題題目：請描述一個您在過去項目中遇到的復(fù)雜機器學習問題，并詳細說明您是如何分析問題、設(shè)計解決方案以及最終實施和評估的。答案：在之前參與的一個項目中，我們面臨的問題是開發(fā)一個能夠準確預(yù)測客戶流失的模型?？蛻袅魇且粋€多因素驅(qū)動的復(fù)雜問題，涉及到用戶行為、產(chǎn)品使用情況、市場競爭等多個維度。解析：1.問題分析：收集相關(guān)數(shù)據(jù)：首先，我收集了包含用戶行為數(shù)據(jù)、產(chǎn)品使用數(shù)據(jù)、客戶基本信息以及市場競爭信息的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗，去除缺失值，處理異常值，并進行了特征工程，如創(chuàng)建用戶活躍度、產(chǎn)品使用時長等新特征。特征選擇：通過相關(guān)性分析、特征重要性評估等方法，選擇了對客戶流失影響較大的特征。2.解決方案設(shè)計：模型選擇：考慮到問題的復(fù)雜性和多因素影響，我選擇了隨機森林模型作為初始模型，因為它能夠處理非線性關(guān)系，并且可以提供特征重要性的直觀信息。模型調(diào)優(yōu)：通過交叉驗證和網(wǎng)格搜索，調(diào)整了隨機森林的參數(shù)，如樹的數(shù)量、樹的深度等，以優(yōu)化模型性能。集成學習：為了進一步提高模型的準確率，我還嘗試了XGBoost和LightGBM等集成學習方法，并通過對比實驗選擇了最優(yōu)模型。3.實施與評估：模型訓練：使用訓練數(shù)據(jù)集訓練了最優(yōu)模型，并在測試集上進行了驗證。性能評估：使用準確率、召回率、F1分數(shù)等指標評估了模型的性能，并與業(yè)務(wù)目標進行了對比，確保模型能夠滿足實際需求。模型部署：將訓練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，并定期進行模型更新和維護，確保模型的準確性和時效性。最終，通過上述方法，我們成功開發(fā)了一個能夠準確預(yù)測客戶流失的模型，并幫助公司采取了有效的客戶保留策略，降低了客戶流失率。第七題題目：請解釋什么是過擬合（Overfitting），并提供至少三種避免過擬合的方法。參考回答：過擬合是指機器學習模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得過于優(yōu)秀，以至于模型不僅學到了數(shù)據(jù)中的有用信息，還學到了噪聲和異常值。這種情況下，模型對訓練集的預(yù)測準確率非常高，但在未見過的數(shù)據(jù)（測試集）上的表現(xiàn)則較差，即泛化能力弱。為了避免過擬合，可以采取以下幾種方法：1.增加數(shù)據(jù)量：更多的訓練數(shù)據(jù)可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)的真實分布，減少過擬合的風險。但是，獲取大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)有時會非常困難且成本高昂。2.使用正則化技術(shù)：通過向損失函數(shù)添加一個懲罰項來限制模型參數(shù)的大小，如L1正則化（Lasso回歸）或L2正則化（Ridge回歸）。這樣做可以減少模型復(fù)雜度，從而降低過擬合的可能性。3.早停法（EarlyStopping）：在訓練過程中監(jiān)控模型在驗證集上的性能，當驗證集上的性能開始下降時停止訓練。這種方法可以防止模型在訓練數(shù)據(jù)上過度學習。4.交叉驗證：通過將數(shù)據(jù)集分成多個子集，并輪流將每個子集作為驗證集來評估模型性能。這樣可以確保模型在不同子集上的泛化能力，有助于選擇最佳模型。5.特征選擇：減少輸入特征的數(shù)量，僅保留那些對預(yù)測目標最有幫助的特征。這不僅可以簡化模型，還可以減少噪聲的影響。6.集成學習：結(jié)合多個模型的預(yù)測結(jié)果，如隨機森林或梯度提升機等。這些方法通過構(gòu)建多個模型并綜合它們的預(yù)測結(jié)果來提高模型的穩(wěn)定性和準確性，減少過擬合的風險。解析：過擬合是一個普遍的問題，尤其在處理小規(guī)模數(shù)據(jù)集或使用非常復(fù)雜的模型時更為常見。上述提到的方法都是業(yè)界常用的策略，每種方法都有其適用場景和局限性。例如，增加數(shù)據(jù)量雖然是最直接有效的方式，但在某些領(lǐng)域可能難以實現(xiàn)；而正則化技術(shù)則適用于大多數(shù)類型的模型，但需要仔細調(diào)整正則化強度以達到最佳效果。在實際應(yīng)用中，通常需要結(jié)合多種方法來綜合應(yīng)對過擬合問題。第八題題目：請描述一下您在以往的項目中，如何處理過數(shù)據(jù)不平衡的問題？您采用了哪些策略，效果如何？答案：在以往的項目中，我遇到過多次數(shù)據(jù)不平衡的問題，以下是我常用的處理策略：1.重采樣：我首先會嘗試使用過采樣（增加少數(shù)類的樣本）或欠采樣（減少多數(shù)類的樣本）來平衡數(shù)據(jù)集。例如，使用SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）算法來生成新的少數(shù)類樣本，或者使用RandomUnderSampler來隨機刪除多數(shù)類樣本。2.模型選擇：有些模型對不平衡數(shù)據(jù)更為魯棒，例如集成學習方法（如隨機森林、梯度提升機）和基于規(guī)則的分類器（如決策樹）。我會考慮使用這些模型來提高模型對少數(shù)類的識別能力。3.特征工程：通過分析特征，識別出對不平衡數(shù)據(jù)有重要影響的關(guān)鍵特征，并對其進行工程處理，如特征組合或歸一化，以提高模型對少數(shù)類的敏感性。4.調(diào)整類別權(quán)重：在損失函數(shù)中引入類別權(quán)重，使得模型更加關(guān)注少數(shù)類。例如，在交叉熵損失函數(shù)中，為少數(shù)類分配更高的權(quán)重。5.使用不同的評價指標：由于不平衡數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致精確度、召回率和F1分數(shù)等指標失真，我會使用如ROC-AUC、Matthews相關(guān)系數(shù)等對不平衡數(shù)據(jù)更敏感的評價指標來評估模型性能。效果：通過上述策略，我發(fā)現(xiàn)在多數(shù)情況下，模型的性能都有所提升，尤其是在處理少數(shù)類識別任務(wù)時。例如，在某個項目中使用SMOTE和調(diào)整類別權(quán)重后，模型的少數(shù)類識別準確率提高了約15%，同時ROC-AUC指標也有所提升。解析：這道題目考察的是應(yīng)聘者對于數(shù)據(jù)不平衡問題的理解和處理能力。應(yīng)聘者需要展示出他們是否了解數(shù)據(jù)不平衡帶來的影響，以及他們采用了哪些具體的方法來解決這個問題。此外，應(yīng)聘者還應(yīng)該能夠說明他們采取的策略對模型性能的具體影響，這體現(xiàn)了他們分析問題和解決問題的能力。通過描述具體的項目經(jīng)驗和效果，應(yīng)聘者能夠更好地展示自己的技能和經(jīng)驗。第九題題目：在您過往的機器學習項目中，能否分享一個您認為最具挑戰(zhàn)性的問題，以及您是如何解決這個問題的？請詳細描述問題的背景、您采取的策略、遇到的主要困難以及最終的解決方案。答案：在我之前參與的一個智能推薦系統(tǒng)中，最具挑戰(zhàn)性的問題是如何提高推薦系統(tǒng)的準確率和用戶參與度。以下是問題的背景、我的解決方案以及遇到的主要困難：背景：該推薦系統(tǒng)針對的是一款在線視頻平臺，旨在為用戶提供個性化的視頻推薦。然而，由于用戶行為數(shù)據(jù)的稀疏性和多樣性，推薦結(jié)果的準確率并不高，同時用戶的參與度也較低。解決方案：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：首先，我對用戶行為數(shù)據(jù)進行了清洗和預(yù)處理，包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值，以及將用戶行為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合機器學習的格式。2.特征工程：針對視頻內(nèi)容和用戶行為，我設(shè)計了一系列特征，包括用戶觀看歷史、視頻分類、視頻時長等，并使用技術(shù)如詞袋模型和TF-IDF來提取文本特征。3.模型選擇與優(yōu)化：考慮到推薦系統(tǒng)的復(fù)雜性和動態(tài)性，我選擇了深度學習模型，特別是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來處理視頻特征，以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來處理用戶行為序列。4.模型融合：為了提高推薦系統(tǒng)的魯棒性，我將多個模型的結(jié)果進行融合，采用了集成學習方法，如Stacking和Bagging。5.實時更新與冷啟動處理：針對新用戶和新視頻的冷啟動問題，我設(shè)計了基于用戶興趣和視頻內(nèi)容的實時更新機制，以快速適應(yīng)用戶的新偏好。遇到的主要困難：數(shù)據(jù)稀疏性：用戶行為數(shù)據(jù)往往非常稀疏，導(dǎo)致模型難以學習到有效的特征。冷啟動問題：新用戶或新視頻缺乏足夠的歷史數(shù)據(jù)，難以進行有效的推薦。模型選擇與調(diào)優(yōu)：在眾多機器學習模型中選擇合適的模型，并進行參數(shù)調(diào)優(yōu)是一個復(fù)雜的過程。最終解決方案：通過上述策略，推薦系統(tǒng)的準確率得到了顯著提升，用戶參與度也有所增加。針對數(shù)據(jù)稀疏性問題，通過引入更多的上下文信息和使用強化學習技術(shù)，我們成功地提高了推薦質(zhì)量。對于冷啟動問題，通過實時更新和引入社交網(wǎng)絡(luò)信息，我們?yōu)槔鋯佑脩籼峁┝烁玫耐扑]體驗。解析：這個問題旨在考察應(yīng)聘者面對復(fù)雜問題的解決能力。通過描述具體案例，應(yīng)聘者展示了其對數(shù)據(jù)處理的深入理解、對機器學習模型的熟悉程度，以及解決問題的系統(tǒng)性和創(chuàng)新性。同時，通過描述遇到的困難以及解決方案，應(yīng)聘者向面試官展示了其問題解決過程的邏輯性和對技術(shù)的熟練掌握。