Scale AI 面试经验分享 | 面试代面 技术辅导 项目咨询
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面试简介
Scale AI 的面试流程包含 Take-home assignment、技术面试（Tech Screen）、行为问题（BQ）、机器学习基础考察（ML 八股）和编码测试，全面考察候选人在技术能力、沟通能力和项目经验方面的表现。以下为详细面试内容及经验总结。
面试细节
1. Take-home Assignment
- 内容：
- 提交一个预处理或数据相关的任务，展示数据处理与逻辑实现能力。
- 要求清晰文档和高质量代码。
- 建议：
- 确保代码整洁，并通过单元测试验证功能正确性。
- 提供详细注释，便于面试官理解。
2. 技术筛选（Tech Screen - 1 小时）
- 内容：
- 深入探讨 Take-home Assignment 的解决方案与改进建议。
- 提出相关技术问题，考察候选人的逻辑思维与解决问题能力。
- 技巧：
- 复盘作业中的关键点，准备好优化方案与潜在扩展方向。
3. 背靠背面试（Total 2.5 小时）
Part 1: 行为问题（BQ - 0.5 小时）
- 问题：
- 描述过去的项目经验和挑战。
- 如何与团队合作处理冲突。
- 职业目标和未来规划。
- 建议：
- 使用 STAR 方法组织回答，注重具体案例与解决方案。
Part 2: 机器学习八股（ML - 1 小时）
- 内容：
- 机器学习基础知识，包括模型选择、数据预处理、和评价指标。
- 提到实际工作中 ML 模型优化的案例。
- 技巧：
- 复习经典 ML 问题，如过拟合与欠拟合、正则化方法、特征工程等。
Part 3: 编码测试（Coding - 1 小时）
- 内容：
- 解决中等难度算法问题。
- 注重时间复杂度与代码实现的效率。
- 建议：
- 熟悉常见数据结构与算法，保持代码清晰简洁。
4. 额外 HM 面试（0.5 小时）
- 内容：
- 与 Hiring Manager 深入交流项目和背景。
- 针对某一关键项目进行了深入探讨，时间略有超时。
- 建议：
- 详细准备项目背景和技术细节，展示对项目全局的理解和改进能力。
经验总结
- Take-home Assignment： 提供高质量代码与详细文档，展示解决问题的能力。
- 技术面试： 准备好详细解释解决方案，并能提出优化方向。
- 行为问题： 结合实际案例展示团队合作与项目管理能力。
- 机器学习考察： 复习经典 ML 知识，注重实际应用场景的表达。
- 编码测试： 提高代码实现效率，关注边界条件与优化。
