- 面试过于被动，被面试官生硬的推着走。比如针对"微信抢红包"这个问题，有的面试者就一句话，"每次用一个随机数生成器生成一个红包金额不就行了"。如果是这样的话，你作为工程师的严谨性就荡然无存了。面试官为了让你继续下去，还要向你提问，比如你考虑过没有红包金额的总体分布问题？等等。而面试官期待的是这个问题被你推动着走下去。比如在问题不太清楚的前提下你应该反问面试官，每个红包的金额有没有上限和下限？需不需要考虑计算效率问题？我能否在红包产生时就预算好所有红包的金额等等。
- 思路受限，没有严谨性、开放性和创新性。在实际的工程问题中，解决一个问题不可能只有一个solution，解决一个问题的solution也不可能是一句话能说清楚的。比如我想跟你讨论一下如何设计一个电商主页商品类别排序模型。看到这个问题，很多人会直接说我想用DNN建一个CTR prediction模型来排序。这当然可以，但最好请你抛出这个解决方案的时候严谨地系统地想一想这个问题，顺着工程实现的思路去跟面试官讨论下去，比如1、都能得到哪些数据和feature；2、数据量有多大，数据延迟有多大；3、objective如何制定；4、结合具体业务，我能不能把商品类别当作一个item来对待，或者把类别内部的商品当作一个item来对待；5、我能否使用learning to rank /ctr prediction/多分类模型来解决这个问题；6、采用什么模型架构更适合这个问题。等等。。。在实际面试中，你可能无法想的这么细，但请体会这个意思，作为算法工程师，你应该足够严谨、开放、活跃、创新。
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