目标是找ai相关的工作的话还有必要刷leetcode吗？

AI太宽泛了，看你是啥岗了。
如果是MLE，DE或者Research Scientist，基本都要刷leetcode。后者如果顶会文章多，估计要求会少一点。
如果是DS（特指analytics方向），看公司。个人感觉大部分情况下只要懂些简单的算法就行。比方说手写实现一些model时用到的算法。
如果是DA，基本不用。

Rlon 发表于 2021-06-13 22:03:32
OK, 感谢，原来ai也这么看算法啊

ai不就是搞算法的吗…不问你点特别难的都算好了

DreamBoy 发表于 2021-6-15 22:34
ai不就是搞算法的吗…不问你点特别难的都算好了

我这里说的算法是数据结构与算法里的算法，ai的算法是深度学习的算法吧，leetcode里的算法题又没有ai的题

Rlon 发表于 2021-06-15 07:45:28
我这里说的算法是数据结构与算法里的算法，ai的算法是深度学习的算法吧，leetcode里的算法题又没有ai的题

都是相通的 我就是因为因为算法课比较吸引我后来学的ml phd 核心都是数学来解决问题

waterstream 发表于 2021-06-14 07:22:06
面data analyst不用刷leetcode。面任何和engineer还有发cs paper相关的都要面coding

请问data scientists 需要刷leetcode 吗
Data analyst 考的更多的是BQ和product sense吗

不同企业不一样，但要是问到了你不会不就凉凉了？为以防万一，还是要好好刷

DreamBoy 发表于 2021-6-15 10:50
都是相通的 我就是因为因为算法课比较吸引我后来学的ml phd 核心都是数学来解决问题

其实差别还是蛮大的，算法课的算法贴近数学分支的Combinatorial Optimization，而ml贴近数学分支的convex/non-convex optimization。

LQXroxie 发表于 2021-06-19 01:31:36
请问data scientists 需要刷leetcode 吗
Data analyst 考的更多的是BQ和product sense吗

ds看你说的是哪家的。Twitter的ds就是mle。而fb的ds是data analyst。搞清楚工作性质，而不是只看title。
da主要是面sql，还有统计知识，ml知识问的没那么的，product sense和business 很关键。
当然每个公司要求不完全一样。fb的ds的工作性质一般是为product找方向，分析问题，还有opportunity sizing，定metrics，定goal，分析tests，总结launches

公司面试算法 90% 不是为了工作中需要. 只是用这个和工作沾点边的东西来考量 candidate 是不是熟悉了解编程, 以及有足够的用编程解决思考复杂问题的能力. 毕竟入职后大部分人工作中真正涉及算法的内容很少, 就算用, 很多时候也是现成的库拿来用.


所以没必要深入讨论 AI eng 工作中需不需要用算法.

如果你是顶级 paper 那种高度, 大概率不用吧. 这种离我这种小白太远, 完全不了解 科研界.

waterstream 发表于 2021-06-19 08:18:35
ds看你说的是哪家的。Twitter的ds就是mle。而fb的ds是data analyst。搞清楚工作性质，而不是只看title。
da主要是面sql，还有统计知识，ml知识问的没那么的，produ

Twitter的ds也是偏product吧，Twitter有专门的MLE岗。