数据驱动产品面试技巧,数据驱动产品面试技巧有哪些

1. 业务驱动型的创业公司面试需要问哪些问题？
2. 人力资源驱动型资源获取模式？
3. 如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？

业务驱动型的创业公司面试需要问哪些问题？

整理问题点及经验心得，重新再来过。不泄气、不急澡、找准机会。人生就是拼博！！！对于，面试者来讲他一般会关注两方面的问题：

1、您会就此跌落下去吗？

2、您会在失败之中总结自己吗？

3、您将来的发展方向会与现有的企业一致吗？

4、您过去的失败经验会让您更坚定或努力吗？如果您回答故事的过程，让他能感受您的坚毅，那就成功了。

为什么选择创业公司? 创业公司与传统企业有很大的不同,因此面试官往往会问求职者为什么选择创业公司。求职者应该展示出对创业公司的了解,并强调自己对创新和挑战的热情。例: "我对创新和挑战有很强的热情,我相信创业公司是实现自己梦想的最佳平台。创业公司的环境充满活力和机会,我相信我可以在这里展示自己的才华,并与公司一起成长。"

人力资源驱动型***获取模式？

模式是培养+使用+激励模式，一般地是重使用，轻激励的。 一般的企业文化要求团结高效，服务诚信，严格苛求，共同发展 具体可根据当地媒体网络发布信息为准，或者查询统计局有关数据资料，可直接面试咨询或者在正规驱动发布信息，相互体谅，相互理解负责人，多沟通多协商，乐观自信，多思考，多努力。

如果你是一个面试者，怎么判断一个面试官的机器学习水平？

如果面试官始终问你，机器学习是什么？要学什么课程？发展方向是什么？诸如此类泛泛的问题，这说明他机器学习水平一般。

如果面试官问你，人工神经网络、贝叶斯学习主要研究什么？Boosting与Bagging算法的主要区别是什么？这说明他对机器学习还算了解。

如果他给你如下三张图，并让你指出每张的含义，现场用计算机编程，或者搜一段算法程序，估计你要很重视他了，应当是个高手。

总结：千万不要小看面试官，即使他是个外行，他也能听出来你讲话的逻辑是否正确。这就是水平。

从数学上，对ml不同模型进行比较和等价性分析，对不同模型的正则化进行比较，对特征处理会带来多少好处，谈谈kkt，比较下mc，hmm，mrf，crf，memm，讲讲beliefp和变分法;在l2空间上谈谈cnn，结合ft谈谈kernel，从bolt分布，李雅普诺夫函数谈谈rnn收敛性。

这个问题有点难，主要还是凭感觉吧！

首先，面试官一般会问你一些你面试的岗位相关的问题，根据你的回答，然后进一步加深的问你，看你这一块内容具体掌握的怎么样。比如最基础的logistic回归器，首先你要知道这个东西到底是什么吧，然后你要清楚它的具体用法以及使用场景吧，然后你要知道这个玩意是怎么来的吧。最后就是一些拓展问题。

当然，针对你的问题，你想知道面试官的水平，那么你回答了他一个问题后，紧接着不让让他给你提问的机会，你就这一话题继续拓展到其他的话题上，然后你说，看看面试官的反应，你可以故意的说错一个小知识点，然后你反问面试官，我这样理解的你看有没有什么问题。

根据面试官的作答，一般能够感觉到面试官的水平，能够作为机器学习的面试官，那么他的知识面还是相对来说比较广的，你说的基本上他都知道，只是看看他具体掌握的怎么样。

作为一个合格的面试官，如果你问的问题他知道，那么他是很乐意给你解答的，如果他不清楚，那么也会告知你这一块他不熟悉，如果他不懂装懂，这个时候你有两个打算，一是询问他在项目组的职位，而是选择终止面试。

其实面试是一种双向选择，技术知识学无止境，看你想进入这家公司具体的目标是什么？提升自己的专业水准还是薪资待遇。

每个人都是不同的个体，最好不要以自己的能力去衡量一个面试官的能力。哪怕你真的比他强。