机器学习求职的残酷真相:会背名词不等于会做事 科技观察 2025-11-03 0 浏览 0 点赞 长文 作为一名面试官,Karan这周面试了多位机器学习岗位的候选人。他发现了一个令人担忧的现象:**大多数人难以拿到优质工作,不是因为市场不需要人才,而是因为他们根本不具备解决实际问题的能力**。 这不是个例,而是一个普遍的问题。在AI热潮的表面繁荣下,隐藏着一个残酷的真相。 ## 面试中暴露的四大问题 Karan总结了候选人普遍存在的四个致命问题: **1. 基础知识薄弱** 许多候选人连基本的机器学习概念都说不清楚。什么是过拟合?什么是梯度下降?什么是正则化?这些最基础的概念,要么答不上来,要么只能背出定义,无法解释其背后的原理。 **2. 能回答"是什么",但不懂"怎么做"和"为什么"** 这是最典型的问题。 面试官问:"你用过Transformer吗?" 候选人:"用过,Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构。" 面试官:"那你能解释一下为什么Transformer比RNN更适合处理长序列吗?" 候选人:"呃...因为它更先进?" **知道"是什么"只是第一步,理解"怎么做"和"为什么"才是真正的能力**。 **3. 只会背流行技术名词,却不理解其本质** "我用过GPT、BERT、Stable Diffusion、LangChain..." 听起来很厉害,但深入一问: - "你能解释一下GPT的训练过程吗?" - "BERT和GPT的主要区别是什么?" - "Stable Diffusion的扩散过程是怎么工作的?" 大多数人答不上来。 他们只是**调用了API,或者跑了别人的代码**,并没有真正理解这些技术的原理。 **4. 多数项目靠AI生成代码,面对实际问题时无法提出解决方案** 这是最新出现的问题,也是最严重的。 许多候选人的项目代码,大部分是用ChatGPT或GitHub Copilot生成的。这本身没问题,AI辅助编程是趋势。 但问题是:**当面试官问"如果遇到这个问题,你会怎么解决"时,他们完全不知道从哪里入手**。 因为他们从来没有真正思考过问题,只是把问题扔给AI,然后复制粘贴答案。 ## 现在写代码不难,难的是解决问题 Karan的一个核心观点是:**现在写代码不难,关键是能否独立分析问题并给出有效方案**。 这是一个深刻的洞察。 在AI辅助编程的时代,"写代码"这个技能的价值正在下降。ChatGPT可以写代码,GitHub Copilot可以写代码,甚至有些工具可以根据自然语言描述直接生成完整的应用。 但**AI不能替代的,是对问题的理解和方案的设计**。 - 这个问题的本质是什么? - 有哪些可能的解决方案? - 每种方案的优缺点是什么? - 在当前的约束条件下,哪种方案最合适? - 如何评估方案的效果? - 如果方案失败了,如何调试和改进? 这些问题,需要深厚的基础知识、丰富的经验、清晰的思维。这些,AI暂时还做不到。 ## 大公司的算法面试:必要之恶还是无用功? Karan提到了一个有争议的话题:**大公司爱考数据结构算法(DSA),但这对很多机器学习岗位其实没多大帮助**。 这是一个长期存在的争论。 支持者认为: - 算法题考察的是思维能力和编程基础 - 能做出算法题的人,学习能力和解决问题的能力更强 - 算法是计算机科学的基础,不懂算法就不是合格的工程师 反对者认为: - 算法题和实际工作脱节,会做算法题不代表能做好工作 - 许多优秀的工程师不擅长算法题,但能创造巨大价值 - 算法面试更像是一种"仪式",而非有效的筛选机制 Karan的观点更接近后者。他认为,**面试最重要的是看候选人思考问题的能力和对项目的全局理解**。 对于机器学习岗位来说: - 理解机器学习的原理,比会做二叉树遍历更重要 - 能设计一个完整的ML系统,比会写快速排序更重要 - 知道如何调试模型,比会做动态规划更重要 当然,这不是说算法完全不重要。基本的数据结构和算法知识是必要的。但**把算法题作为主要的筛选标准,可能会错过很多优秀的ML工程师**。 ## 市场依然需要高质量工程师 有一个常见的误解:AI时代,工程师不值钱了。 Karan的观察恰恰相反:**市场依然需要高质量工程师,甚至比以前更需要**。 但问题是,**现在很多人只顾追热点,忽略了项目的深度和广度**。 什么是追热点? - GPT火了,就做一个GPT的wrapper - Stable Diffusion火了,就做一个图片生成的应用 - LangChain火了,就做一个聊天机器人 这些项目看起来很"潮",但实际上技术含量很低。因为核心技术都是别人的,你只是调用了API。 什么是有深度和广度的项目? - 从头到尾设计一个完整的ML系统 - 理解每个组件的原理和权衡 - 能够根据实际需求调整和优化 - 遇到问题能够独立调试和解决 这样的项目,才能真正展现你的能力。 ## 几个关键建议 基于这些观察,Karan给出了几个建议: ### 1. 知识面不必广泛追逐所有热门技术,深入掌握一两个核心技术更有价值 这是一个重要的认知转变。 许多人觉得,要在简历上列出尽可能多的技术,才能显得"全面"。 但实际上,**面试官更看重深度,而非广度**。 与其说"我用过10种深度学习框架",不如说"我深入研究过PyTorch的内部实现,能够自己实现自定义的算子和优化器"。 与其说"我做过20个小项目",不如说"我从头到尾设计和实现了一个完整的推荐系统,包括数据处理、模型训练、在线服务、A/B测试"。 **深度是护城河,广度只是装饰**。 ### 2. 了解基本算法和机器学习原理是理解各种框架和工具的关键 框架和工具会变,但原理不会变。 今天流行PyTorch,明天可能流行JAX。今天流行Transformer,明天可能有新的架构。 但**梯度下降、反向传播、正则化、优化算法**这些基本原理,是不会变的。 如果你理解了原理,学习新的框架和工具只是时间问题。 如果你不理解原理,只会用工具,那么每次技术更新,你都要重新学习,永远跟不上。 **投资在原理上,回报是长期的**。 ### 3. AI辅助写代码虽方便,但不能依赖,要能自己设计和调试方案 AI辅助编程是好事,但**不能让AI替代你的思考**。 正确的使用方式是: 1. 你先思考问题,设计方案 2. 用AI帮你实现细节,提高效率 3. 你审查AI生成的代码,确保正确性 4. 遇到问题,你能独立调试和修复 错误的使用方式是: 1. 把问题扔给AI 2. 复制粘贴AI的答案 3. 如果不工作,再问AI 4. 如果还不工作,放弃 **AI是工具,不是拐杖**。如果你离开AI就不会走路,那你就有问题了。 ### 4. 面试时展现解决真实问题的思路比死记技术名词更重要 面试不是考试,不是看你能背多少定义。 面试是看你**能否解决实际问题**。 当面试官问"你遇到过什么困难的问题,是如何解决的"时,他想听的不是: "我遇到了过拟合问题,然后我用了dropout和正则化,问题就解决了。" 他想听的是: "我遇到了过拟合问题。首先,我分析了可能的原因:数据量太小、模型太复杂、特征有噪声。然后,我尝试了几种方案:增加数据、简化模型、特征工程、正则化。我发现增加数据效果最好,但数据获取成本高,所以我用了数据增强和迁移学习。最后,我结合了dropout和L2正则化,在验证集上的准确率从75%提升到了85%。" **展现你的思考过程,而不仅仅是结果**。 ## 技术的本质是解决问题 Karan的观察,揭示了一个更深层的问题:**许多人忘记了技术的本质是解决问题**。 他们把学习技术当成了目的,而不是手段。 他们关心的是: - 我学了多少技术? - 我的简历上能列多少关键词? - 我能不能通过面试? 而不是: - 我能解决什么问题? - 我能创造什么价值? - 我能为团队带来什么? 这是一个根本性的错位。 **技术只是工具,问题才是核心**。 如果你只会工具,不会解决问题,那你只是一个"工具人"。 如果你会解决问题,工具只是你手中的武器,可以随时更换。 ## 基础和思考力是核心竞争力 在AI时代,什么是不可替代的? 不是写代码的能力——AI可以写代码。 不是记忆知识的能力——搜索引擎可以查知识。 不是调用API的能力——这个门槛太低了。 **真正不可替代的,是基础和思考力**。 **基础**,让你能够理解技术的本质,而不是只会用工具。 **思考力**,让你能够分析问题、设计方案、做出权衡。 这两者,是AI暂时无法替代的。 而且,这两者是相辅相成的: - 没有基础,思考就是空中楼阁 - 没有思考,基础就是死记硬背 **只有两者结合,才能成为真正有竞争力的工程师**。 ## 别被"热词"迷惑 AI领域的热词层出不穷: - 去年是GPT、LLM、Prompt Engineering - 今年是Agent、RAG、Fine-tuning - 明年可能是别的 如果你只是追逐热词,你永远在追赶,永远在焦虑。 **真正的高手,不是追逐热词,而是理解本质**。 当GPT出现时,他们不是急着去学怎么用GPT,而是去理解: - GPT的架构是什么? - 为什么GPT能生成连贯的文本? - GPT的局限性是什么? - 在什么场景下GPT是合适的? 当他们理解了这些,他们不仅会用GPT,还能判断什么时候该用GPT,什么时候不该用,什么时候需要改进GPT。 **理解本质,你就能驾驭技术,而不是被技术驾驭**。 ## 踏实打牢根基,才能走得更远 Karan的观察,给所有机器学习求职者敲响了警钟。 市场不缺会背名词的人,缺的是能解决问题的人。 如果你想在这个领域长期发展,不要走捷径,不要追热点,不要依赖AI。 **踏实打牢根基**: - 学习基础的数学:线性代数、概率论、优化理论 - 理解核心的算法:梯度下降、反向传播、注意力机制 - 掌握基本的工具:Python、PyTorch/TensorFlow、Git - 做完整的项目:从数据处理到模型部署的全流程 **培养思考能力**: - 遇到问题,先自己思考,再查资料 - 学习技术,不仅要知道"是什么",还要知道"怎么做"和"为什么" - 做项目,不仅要完成功能,还要理解每个决策的权衡 - 面试,不仅要回答问题,还要展现思考过程 这些,不是一朝一夕能做到的。 但这些,是你在AI时代保持竞争力的唯一途径。 ## 结语:能力才是硬通货 AI热潮会过去,热词会过时,框架会更新。 但**解决问题的能力,永远是硬通货**。 Karan的面试观察,不是在打击求职者,而是在提醒大家: **不要被表面的繁荣迷惑,不要被热词的光环吸引,回归本质,打牢基础,培养能力**。 会背名词不等于会做事。 会调API不等于会解决问题。 会用AI写代码不等于会设计方案。 **真正的能力,是理解原理、独立思考、解决问题**。 这才是你在机器学习领域,乃至整个技术领域,长期立足的根本。 别被"热词"迷惑,踏实打牢根基,才能走得更远。 原始推文 Karan关于机器学习面试观察的分享 #基础知识 #工程师成长 #技术能力 #机器学习 #求职面试 #职业发展 #问题解决