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贡献几个有趣的电面/OA面经攒人品(Coursera, A9, Amazon Advanced Analytics)

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answerseeker 发表于 2016-4-3 10:39:27 | 显示全部楼层 |阅读模式

2016(1-3月) 码农类 硕士 全职@Coursera, A9, Amazon - 网上海投 - 技术电面 在线笔试 |Passfresh grad应届毕业生

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有三个不同职位:

Coursera电面我面的是Discovery组的DS职位,面试官为Director of analytics。面试分三个部分:

简历,着重於如何从问题中做假设,从资料中验证假设,并且确认结果对整个团队是否有意义。

代码题,考如何实现csv parser function,input: comma separated string, output: field values。花大部分时间建构corner test case,主要是”a,v,”a,b””=>(a,v,”a,b”)等情形。

统计题,banner ad的点击率已知为10%,若当日观测点击率为200/1000=20%,如何确认此观测为significantly from normal? Follow-up: 若要使CI小十倍,n应如何调整。跟之前某个地里分享面经bernoulli如出一辙。

在之后的套话中,Director提到他们现在系统重新改版,在很多DS的需求上更需要对MOOC/Learning Tech有足够涉猎的candidate。另外电面主要看几个不同领域的表现,除了基本的代码及统计外,依组内需求也会另外面ML及experiment等。会在下一轮电面中决定,不过已经从了某家ML startup,就不会继续面下去了解细节了。
. more info on 1point3acres.com
A9 Ad Tech Machine Learning Engineer 电面
面试官为和蔼的三哥。简历部分针对lz之前推荐系统项目进行详细询问,了解设计考量及trade-off。

代码题为subsequence sum题目,在一个integer array中output所有subsequence sum=0。主要过程在讨论及实现DP解法。

ML题为从讨论如何选用unsupervised ML algorithm on large number of data points,不同算法的trade-off。之后针对k-means算法,讨论算法原理,如何实现。Follow-up: 若无法在单一机器上处理,可能可以如何partition data,master-slave protocol设计该如何考量,如何降低bandwidth transmission?

有通知第二关电面,应该会withdraw。 鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧.


Amazon Advanced Analytics Engineer OA

这个组为刚於Boston设立的CV导向组別,具体做什么没有特別说明,知情的地里童鞋可以多提供些资讯。

形式为2hr Hackerrank,实现以下函式,不限语言(partial answer is ok, no test data):
. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
1. Scale an image, scaling factor=positive integer
2. Scale an image, scaling factor=positive real number
3. Rotate an image
4. Implement Base class and derived class for transformation and interpolation. Specifically, implement Bilinear/Nearest-neighbor interpolation and Scale/Rotate transformations. 鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧.

poormm 发表于 2016-5-12 09:00:22 | 显示全部楼层
》跟之前某个地里分享面经bernoulli如出一辙。

补充内容 (2016-5-12 09:00):
楼主能稍微详细点说下这是啥么 谢谢~
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