根据收集到的223个算法工程师面试过的题进行分析，我将问题进行分类，并计算了各领域占比【注：占比计算方式 = 领域问题总出现次数 / 所有问题总出现次数（223次）】。创作不宜，请关注我，给与动力。分析结果如下：
如果你没时间背诵算法八股题也可以试试这个面试神器：[登科及第] 可以增加信心和面试通过率。
一、机器学习基础（占比21.5%，面试核心）
涵盖算法原理、模型评估和优化策略。
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟🌟 | 你了解哪些机器学习算法，除了实习中用到的？(4次) |
| 🌟🌟🌟🌟 | 交叉熵损失函数为什么在分类问题中常用？(2次) |
| 🌟🌟🌟🌟 | 对连续特征进行离散化的步骤是什么？(2次) |
二、深度学习与前沿模型（占比25.1%，面试核心）
聚焦Transformer、GNN等模型及行业应用。
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟🌟 | 你们处理的是蛋白质结构预测，如何使用图神经网络进行分析的？(4次) |
| 🌟🌟🌟🌟 | 你对CNN、LSTM和Transformer有哪些了解？(3次) |
| 🌟🌟🌟 | Swin Transformer是用于哪些任务的模型？(2次) |
三、数据结构与算法（占比12.1%）
重点考察算法思维与问题解决能力。
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟 | 你如何处理一个部分有序或无序的数组？(3次) |
| 🌟🌟🌟🌟 | 数组有序条件太苛刻，你有什么办法放宽这个条件吗？(2次) |
| 🌟🌟🌟🌟 | 找到数组中出现次数超过一半的元素（摩尔投票算法）(1次)⭐️高频变种题 |
四、项目经验与落地实践（占比18.8%，面试核心）
关注技术选型、结果分析和工程实现。
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟🌟 | 现在你对处理问题时使用多个准则寻找最优解有什么想法？(3次) |
| 🌟🌟🌟🌟 | 团队的工作流程和主要技术栈是什么？(2次) |
| 🌟🌟🌟 | 你在推断阶段如何提高预测的准确性和鲁棒性？(2次) |
五、特征工程与数据建模（占比6.3%）
强调特征处理和模型解释性。
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟 | 你能简要解释为什么0~100得分需转换到0~1并调整分布？(3次) |
| 🌟🌟🌟 | 你在信贷行业中如何确保模型稳定性和可解释性？(1次) |
六、行为面试与软技能（占比12.6%）
职业规划和学习能力评估。
| 优先级 | 问题 |
|---|---|
| 🌟🌟🌟🌟🌟 | 你希望实现的功能是什么？(4次) |
| 🌟🌟🌟 | 新工作中，你更希望挑战集中在哪个方面？(2次) |
| 🌟🌟🌟 | 你在读书时如何学习这些模型？(2次) |
✅ 面试试题发现
- 高频面试领域分布：
- 深度学习（25.1%）和机器学习基础（21.5%）是绝对核心，合计占46.6%。
- 项目经验（18.8%）和数据结构（12.1%）是第二梯队重点。
- 5星高频面试问题特征：
- 深度学习应用（如蛋白质结构预测）
- 算法广度（如"了解哪些机器学习算法"）
- 解决方案设计（如"多准则寻优"）
