MLE 面试全流程拆解：算法轮、ML 基础轮、系统设计轮到底各考什么

最近整理了下 MLE 面试各轮的考点，发现和纯 SDE 面试差别比想象中大，分享一下各轮到底在考什么。

1）算法轮
形式和 SDE 差不多（LeetCode 中等难度为主），但 MLE 岗经常会多问一句复杂度分析和边界情况，部分公司还会考一道和数据处理相关的题（比如用 Python 做简单的特征处理）。

2）ML 基础轮
- 过拟合与正则化（L1/L2 的区别、dropout）
- 特征工程：类别特征怎么编码、缺失值怎么处理
- 评估指标：AUC、Precision/Recall、F1 各自适用的场景
- 常见模型：LR、GBDT、随机森林的优缺点和适用场景

3）ML 系统设计轮
- 推荐系统 / 搜索排序的整体架构怎么搭
- 特征存储、在线推理延迟、模型更新策略
- A/B 测试怎么设计、怎么判断显著性

4）行为轮
- 项目深挖：为什么选这个模型、trade-off 是什么
- 和 PM / 其他团队协作的经历
- 失败项目怎么复盘

我把每轮的题型、答题框架和避坑要点整理成了一份文档，需要的可以论坛私信我。

正好在准备面试，楼主的总结太及时了，已经发了信息，麻烦给我发一份资料

麻烦楼主给我一份资料 感谢楼主！

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