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kingfu 发表于 2015-11-4 08:11:59 | 显示全部楼层 |阅读模式

2016(7-9月) 码农类 博士 全职@Linkedin - 校园招聘会 - 技术电面 |Otherfresh grad应届毕业生

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第一轮中国小哥,很nice,上来让介绍一下简历上的project,然后说先做一道coding题目看看编程能力,之后会留时间问一些machine learning的问题。coding题是search in rotated array,原题,可惜答的很糟。后来没多少时间了,小哥就说我们来聊聊machine learning吧。问了clustering算法有哪些?知道kmeans吧,选择kmeans的前提条件是什么,相当于对data做了什么假设啊?怎么选择k?怎么scale data之类的?然后又问classification跟clustering有什么区别?总体来说ml很基础的问题。小哥对我后半段表现很满意,但我coding实在不怎么样。
第二天hr电话说positive feedback但要再电一次,这次主要看coding。第二轮又碰上好心中国人,我觉得是放水帮我,问的coding题目是如何求sparse matrix multiplication,想到用python dict或者counter就差不多了。这次基本答出来了。然后又问你介绍做过的一个project。我好死不死挑了个recommendation相关的,撞到了面官的强项,问了matrix factorization细节,虽然这并不是我project的重点。然后又聊了project别的machine learning的细节。感觉他家还是很重视machine learning的基本功,coding并不是最重要的组成。

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leixiang5 发表于 2015-11-4 09:18:27 | 显示全部楼层
为啥linkedin的面经都关于machine learning。。没学过是不是没机会面了。
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 楼主| kingfu 发表于 2015-11-4 09:42:50 | 显示全部楼层
我投的是码农ml track。。。非ml应该更多才对吧
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windway 发表于 2015-11-15 09:46:33 | 显示全部楼层
Lz, 请问onsite 这个track是怎样的形式啊? ml module是什么样的?
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Iancss 发表于 2015-11-24 00:12:49 | 显示全部楼层
题主最后有拿到onsite吗?onsite的形式是怎样的?感谢题主
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