DS各路口答题

跳槽找MLE和DS的职位，比较之下MLE的bar虽然比较高，但是题目相对标准。反观DS职位题目的难点是瞎问，爱怎么整怎么整，加上组面的加持，问得偏甩锅candidate不match，体验比MLE的要差不少。


之前有相隔几年都面一下DS，感觉这个title面试越来越向整人靠拢。

DS代码：难度在于你知不知道interviewer问的那个生僻功能有哪个library能做。期望是你知道然后用这个library写个one liner答案，而不是让你去implement这个功能。
中过的招（二线中厂和一家start up）：pandas.Dataframe.explode

DS口答题：难度在于瞎问，主要有：
1.跨职位问：你怎么设计一个系统来deploy你的model？（MLE？）你怎么向stakeholder扩展产品的scope？（PM？）
2.降格问：你怎么用LLM，genAI为超市做personalized   recommendation？*这不是设计大题，而是八股文中的一道随口题。你连想一想interviewer催你说是不是没听清楚。（技术上我不知道怎么做，面试官说用genAI去生成一些personalized的图片和文案来吸引人，应该是一道吹水题。）
3.牛角尖问：你这个project你怎么做survival  analysis？你这个project有用survival analysis吗？哦你试过survival  analysis效果不好？我还想请个做survival  analysis的人呢，我没其他问题了。（有种想请个写java的拒了写C++的candidate的既视感）
4.不知所谓问：你report给谁？我的意思是你的manager是什么title，senior  manager还是director？你report  chain最上面是谁，VP向上。哦，是属于CTO不是CFO？（面试的这个职位是under  CFO的，CFO同时也是interviewer本人）

明显地口答题比代码要难上好几个档次，而实打实的统计、概率、实验设计完全没考。我觉得就是瞎问的证明，恰似两小儿辩日问倒孔子，不懂的人出的题才最难，因为连怎么出题都不会。
market不好，各路小丑都冲出来装专家了。

楼主简直我的嘴替，一万个赞同