Amazon Applied Scientist 面试经验分享：模型优化与系统挑战全景解析 | 面试代面 模拟面试 模型压缩 算法面试
机器学习理论广度 (ML Breadth)
关键词：模型正则化、transformer、模型校准
这一轮主要考察对 ML 基础理论和工业实践的掌握情况，面试内容涵盖多个核心知识点：
- L1/L2 正则化在神经网络中的作用
- Transformer 架构及 Encoder/Decoder 的原理
- 如何基于 Transformer 进行分类任务设计
- 分类模型的损失函数、Softmax 的输出解释
- 分类评估方法与阈值选择策略
- 面试官重点考察了模型输出作为下游输入时的处理（标准化 vs 校准），这里涉及model calibration，是许多 Applied Scientist 岗常考知识点
在我们的技术面试辅导和机器学习知识梳理课程中，会重点覆盖这类基础但易混淆的概念，帮助你从容应对。
模型延迟优化策略讨论
关键词：推理优化、量化、模型压缩
候选人在回答如何降低模型延迟时，提出了诸如：
- 使用更简单模型
- 启用 caching
- 实现 batch-processing
- 利用 LoRA 等轻量微调技术
这些想法方向基本正确，但面试官更关注的是模型蒸馏 (Distillation) 和 量化 (Quantization) 技术的理解与应用，这类优化方式在 Amazon 等大厂非常重视。我们在模型部署优化专题辅导中会系统讲解这些方法，帮助你填补工业落地中的关键短板。
编程题：矩阵路径上的最小和
关键词：最短路径、堆优化、复杂度分析
候选人使用 BFS 写法完成了该题，并补充介绍了堆（heap）的做法和时间复杂度。在 Big O 的空间复杂度分析中，候选人对 queue 和 dictionary 的使用进行了细致解释，最终说服面试官其空间复杂度控制在 O(mn) 级别。这类题目考验的是思维清晰度与表达能力，我们建议通过模拟面试练习与面试官进行高质量互动，提升表达的准确性与逻辑说服力。
总结建议
Amazon Applied Scientist 的面试非常注重基础扎实程度与工程落地理解，涵盖从 transformer 架构到推理优化、从模型评估到复杂度分析的多个环节。我们提供的全流程面试辅导方案包括：
- 理论梳理 + 高频考点讲解
- 项目设计 + 模型优化
- 编程测试 + 模拟对话练习
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