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fatfrog 发表于 2015-10-6 13:39:54 | 显示全部楼层 |阅读模式

2015(10-12月) 码农类 博士 全职@Linkedin - 网上海投 - 技术电面 |Pass在职跳槽

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Software engineer postion(和data 相关所以不全是coding):
国人兄弟主面,非常的给力,可以感到面试官发自内心热情帮忙,绝对正能量,赞!
15分钟互相介绍project.
20分钟问了linkedin的problem: How to auto determine the candidate seniority  ( 用处: Don't want to recommend a junior level engineer to recruiter looking for staff engineer, or manager candidate)
讨论了可以使用什么样的feature, potential 那种machine learning approach, pro and con. How to evalutate the method. . 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
然后问了一道coding题如下:-google 1point3acres
Given a tree string expression in balanced parenthesis format:
[A[B[C][D]][E][F]]
Construct a tree and return the root of the tree.
                A
            /   |  \
          B    E   F.1point3acres缃
         / \
       C   D
.鏈枃鍘熷垱鑷1point3acres璁哄潧两天后通知onsite. 发来攒人品,onsite后一定发详细面经。


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yuebanba 发表于 2015-10-7 02:08:10 | 显示全部楼层
求问第一个ml 的题,都讨论了哪些feature呢?用linkedin profile上的工作年份或者职位名称吗?算法是logistic regression,svm之类的?
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 楼主| fatfrog 发表于 2015-10-7 03:59:15 | 显示全部楼层
yuebanba 发表于 2015-10-7 02:08
求问第一个ml 的题,都讨论了哪些feature呢?用linkedin profile上的工作年份或者职位名称吗?算法是logist ...

open question, 所以只要答的差不多就行,我也说了工作年份和title, 还提了之前的working history, 从junior title 怎么上升到senior title之类, 还扯了connected的大部分同事的title, 有没有recruiter最近一段时间发senior的工作机会给candidate之类,主要还是跟面试官讨论。 算法你说的就可以了,还提了clustering 都是比较基本的。
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Iancss 发表于 2015-11-27 05:40:56 | 显示全部楼层
Hi, LZ,你去玩Onsite了吗?方便介绍下onsite的信息吗?十分感谢!!!
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