Meta MLE 面试经验分享：AI Design 与性能优化的挑战 | 面试辅导 面试技巧 面试准备
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面试流程概览
此次 Meta 的机器学习工程师（MLEng）面试主要涉及三个方面：Behavioral、AI Coding 和 AI Design，全程涵盖了团队协作、算法编码以及硬件性能优化设计等方面的内容。面试共分五轮，从最初的电话筛选到虚拟现场面试，再到最后的反馈，整个流程大约持续了一个多月。
详细面试步骤
1. Behavioral 面试
第一轮为行为面试，主要考察候选人与团队合作的经验以及如何解决工作中的分歧。候选人提到了自己开发了一个工具帮助组内同事的经历。尽管这展示了自我驱动力和技术贡献，但在处理团队协作方面的经验略显欠缺。如果您在准备行为面试，我们提供 面试辅导 和 模拟面试 服务，帮助您在此环节表现得更加从容。
2. AI Coding 面试 (LeetCode 1570)
第二轮是算法编程面试，题目为 LeetCode 1570。尽管觉得自己做出来了，但对于面试官的反馈是否满意并不确定。此类问题通常考察候选人的算法效率以及代码优化能力，在准备时要注重代码的正确性和时间复杂度的控制。
3. AI Design 面试：新硬件性能优化
第三轮是 AI Design 面试，问题是“给定一个新硬件，如何逐步提高其性能？”。候选人讨论了硬件性能 profiling 的流程，但面试官建议使用 Roofline 模型，这可能暗示了更深层次的硬件优化策略。如果您对此类问题不熟悉，我们的 技术面试辅导 可以帮助您提前准备这些高级设计问题。
4. 编写 KNN
第四轮考察了 KNN 算法的实现，要求在编程中使用 max-heap 保存数据。然而，候选人在这轮中遇到了问题，最终选择了 std::set 来保存最小的 k 个数，但在代码实现中还出现了一些 bug。这类面试通常要求对数据结构和算法的灵活应用，建议多加练习并提前准备。
5. AI Design 面试：优化矩阵乘法 (MatMul)
第五轮的 AI Design 面试从问题“是否有LLM推导和训练经验？”开始。由于候选人没有相关经验，面试官改为问关于 CNN 相关项目的经验，并让候选人优化矩阵乘法 (MatMul) 的计算效率。这类问题要求对深度学习模型的理解较深，如果没有相关经验，建议加强 LLM 和 CNN 项目的研究与实践。
总结与优化建议
这次 Meta 的 MLE 面试涵盖了多方面的内容，特别是在硬件设计与算法优化上对候选人的要求较高。如果在应对这类问题时感到有难度，我们可以提供 技术面试辅导 和 面试准备课程，帮助您更好地掌握面试中的核心技能和答题技巧。
