最新！Google MLE 万字面经分析!

主要观点总结

文章主要介绍了Google AI面试的经验和准备事项，包括Coding、ML Design和BQ方面的常考题型和准备建议。

关键观点总结

关键观点1: Google AI面试的常考题型

文章提到Google AI面试包括Coding、ML Design和BQ等方面的内容，其中Coding题型以class design为主，考察communication多于考察算法；ML Design题型非常Open，看重考生的想法和从数据开始讲清pipeline的能力；BQ考察比较模板化，需要提前准备好并多练习。

关键观点2: Google AI面试的风格和特点

文章提到Google的MLE面试风格不按套路出牌，不考纯leetcode，MLE面试的题型看起来很飘，但实际套路很固定。

关键观点3: 面试准备建议

文章给出了一些面试准备建议，包括提前多练习高频题型，弄清面试重点，讲清楚pipeline，主动drive对话，准备几个故事应对BQ常考问题等。