历时两个月面了12轮奈飞后还是挂了

lz目前在中厂做ds，2.5yoe+ms，平常主要做产品分析，没太做过modeling的经验（包括ml和casual inference）。之前海投Netflix从来没有收到过面试，听闻奈飞的ds bar很高并且招人很少，一直把奈飞视作dream company。在地里面待了很久，关于奈飞的面经很少，这次面了12轮，最后虽然没有拿到offer，也想记录下所有面试和感受，在这个艰难的市场里与大家共勉～

1/ 面试结构和时间线

• 二月初海投 L4 DS -> 02/07 HR Call -> 03/05 TPS1 -> 03/12 TPS2 -> 03/20 HM
• -> 03/26 VO 5轮 -> [面的第一个组挂了] 04/04 第二个组VO加面 3轮 -> 04/10 failure
  

2/ 面试内容 & 考察重点
        1. HR Call: 首先非常神奇的是hr的reach out email还是从gmail promotion里发现的（可能识别Netflix成广

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首先是面试轮次和时间线非常长，需要做好心理准备，虽然每次出结果都很快，但前后面了2个月12轮，耗费了非常多的精力和时间。

由于Netflix是组招，基本一个萝卜一个坑，因此需要契合度非常高，在VO的时候每个组都只考察他们组实际面临的难题，比如第二个组面试官一上来就说了我没有Fraud经验，但还是考了real world case。

Netflix的人实力都很强，80%的面试官都是相关的PhD背景，因此对技术细节要求都很高。

大家对公司文化都非常resonate，能够感觉到都很喜欢当前的工作氛围，并且待了都很久（基本都超过5年，所以有坑也比较难得吧）。



写了很多，虽然有一些不甘心，但整体收获>结果，包括看了面试的team写的tech blog，学习收获了非常多～
请大家多多加米～

请问楼主TPS1的Core statistical foundation questions会问什么内容啊

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zucchini 发表于 2025-04-22 19:58:01
谢谢楼主！请问这个python面试官会有提示吗? 感觉不均衡的骰子变成一个均衡类似的如果没有提示的话，还蛮难想到解法的。楼主有什么复习这类题的resources

有一些提示，没有啥地方有这种题，主要还是多面试刷面经

遇到东欧面试官必挂 他们真的超级严格而且喜欢压力面…

这细节抠的确实太难了。。。lz能面到两轮vo很厉害了。。。以及他们家一个组vo面挂了还可以根hr商量说面另一个组吗？

话说PSM中SMD为什么选择0.1为threshold  -- rule of thumb保持score matching 相对均衡？不太理解这有啥好说的😂？

匿名用户 发表于 2025-04-10 20:30:50
这细节抠的确实太难了。。。lz能面到两轮vo很厉害了。。。以及他们家一个组vo面挂了还可以根hr商量说面另一个组吗？

话说PSM中SMD为什么选择0.1为

是hr帮我推荐给了另一个组。后面一个问题我从公式本身和之前业界的论文答的

piccolo123 发表于 2025-04-10 21:08:11
bar越高是不是就一定能说明公司好呢？有没有其他路子去顶级公司？

其实不一定哈哈

lz domain是和奈飞很相符吗？比如之前也在做视频，video之类的domain吗？感谢回复~

还想请问下，lz如果平时工作主要在产品，没有很多ml和casual inference的经历，那面试说这一块project的时候，主要是谈工作外自己做的casual inference的project吗

小垂耳喵 发表于 2025-04-11 14:21:03
lz domain是和奈飞很相符吗？比如之前也在做视频，video之类的domain吗？感谢回复~

不是，做ads的

小垂耳喵 发表于 2025-04-11 14:24:14
还想请问下，lz如果平时工作主要在产品，没有很多ml和casual inference的经历，那面试说这一块project的时候，主要是谈工作外自己做的casu

是的，做得很少，但面试官基本都在问这个