面试了几十次，次次问题不同，一无所获。。。

主要观点总结

文章主要讨论了求职者在应聘机器学习工程师职位时遇到的问题，包括面试方式和面试问题多样性。网友分享了面试经验，讨论了如何准备这些面试，以及面试中应注意的问题。

关键观点总结

关键观点1: 面试问题多样性

面试中涉及的问题非常多样化，包括编码问题、机器学习算法实现、编程语言问题、系统设计问题、机器学习理论问题、深度学习理论问题、计算机视觉理论问题、自然语言处理理论问题等。

关键观点2: 面试准备建议

由于面试问题的多样性，求职者需要广泛准备。不能什么都擅长，需要专攻某个领域。同时，不要忽视行为面试的重要性。

关键观点3: 面试难点

求职者感到面试难的原因包括：面试方式各不相同，记忆大量内容困难，面试内容难以预测，以及面试官可能会提出与正在从事的工作相关的问题。

关键观点4: 面试中的实际问题

网友分享了实际遇到的面试问题，如关于机器学习算法、系统设计、自然语言处理等领域的具体问题。

关键观点5: 行业现状

目前机器学习工程师的招聘市场存在一些乱象和问题，如招聘经理担心误判和过于依赖所谓的技能要求，而人才供应紧张导致找到符合期望的人才变得困难。

关键观点6: 建议和评论

有网友建议根据公司/团队的业务预测可能的问题；有面试官提到有时只是针对某个领域而非全面的机器学习技能的需求；也有观点认为人工智能热潮推动下的就业市场使得面试变得混乱。

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