准备阶段（1-2个月）

理论基础复习

• 数学基础：线性代数、概率统计、微积分
• 机器学习算法：
  • 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、KNN
  • 无监督学习：K-means、层次聚类、PCA、t-SNE
  • 集成方法：Bagging、Boosting、Stacking
• 深度学习基础：
  • 神经网络原理
  • 反向传播算法
  • 优化器（SGD、Adam、RMSprop）
  • 常见架构（CNN、RNN、LSTM、Transformer）

编程技能提升

• Python编程：熟练掌握数据结构、算法复杂度分析
• 框架应用：Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Keras
• 数据处理：Pandas、NumPy、数据清洗与预处理
• 算法实现：手写关键算法（如梯度下降、决策树）

强化阶段（2-3周）

面试重点专题

• 特征工程：特征选择、提取和变换方法
• 模型评估：交叉验证、过拟合与欠拟合、各类评估指标
• 超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化
• 模型解释性：SHAP值、LIME、特征重要性分析

实战项目准备

• 个人项目梳理：准备2-3个有深度的项目
  • 问题背景
  • 数据处理方法
  • 模型选择理由
  • 实现难点与解决方案
  • 效果评估与业务价值
• 开源贡献：如有GitHub贡献，准备相关讲解

冲刺阶段（1-2周）

面试题集训

• 基础概念题：准备简洁、准确的解释
• 案例分析题：熟悉常见业务场景的解决方案
• 实现算法题：白板编程练习，如实现KNN、决策树
• 数据结构与算法：排序、搜索、动态规划等经典问题

行业知识准备

• 最新研究趋势：大型语言模型、自监督学习等热点
• 行业应用案例：了解目标公司/行业的ML应用
• MLOps基础：模型部署、监控、A/B测试

模拟面试（1周）

面试形式准备

• 技术面试：算法推导、代码实现、项目讲解
• 行为面试：STAR法则回答问题（情境、任务、行动、结果）
• 系统设计面试：ML系统架构设计

自我介绍与提问

• 简历亮点提炼：30秒和2分钟版本的自我介绍
• 准备问题：针对面试官的有深度问题

面试技巧要点

沟通展示

• 结构化回答：先给出结论，再展开细节
• 思考可视化：面试中展示思考过程，边思考边讲解
• 专业术语使用：准确使用ML术语，展示专业素养

问题应对

• 不确定问题：坦诚表达，提出解决思路
• 开放性问题：展示思考框架，循序渐进分析
• 压力型问题：保持冷静，分析问题本质

资源推荐

学习资料

• 《机器学习面试全书》、《百面机器学习》
• 《深度学习面试宝典》
• Kaggle平台竞赛与讨论区

实践平台

• LeetCode机器学习相关题目
• GitHub上的面试题集合
• 各大公司面经整理

社区交流

• 技术分享会、ML读书会
• 行业研讨会、线上论坛

面试后行动

• 复盘总结面试问题
• 针对性弥补知识漏洞
• 持续学习行业新动态