机器学习工程师大规模构建和部署机器学习系统。结合软件工程与ML专业知识，创建生产级模型和管道。
机器学习工程师 面试主要考察 Coding、ML System Design、ML Theory、Behavioral、Math & Statistics、Applied ML 等类型。每种类型需要不同的准备策略。
核心技能包括 Machine Learning、Deep Learning、Python、TensorFlow/PyTorch、MLOps、Distributed Training、Data Engineering。建议在项目经验中展示这些能力。
虽然这些岗位有交叉，但 机器学习工程师 更侧重于 Machine Learning 和 Deep Learning，而相关岗位各有不同的侧重点。