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上周的面试[Enigma, Factual, Fiscalnote, Rocketfuel, Sentient, C3 IoT]

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2016(7-9月) 分析|数据科学类 硕士 全职@Enigma, Factual, Fiscalnote, Rocketfuel, Sentient, C3 IoT - 网上海投 - HR筛选 技术电面  | | Fail | 应届毕业生

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发一下上周面的一些公司,全是小公司,全是海投的, 其实LZ之前一直在刷题准备面SE岗位的,因为做过一些ML项目,就顺带投了ML相关职位,不知道为啥有回应的都是ML/DS岗位,然后我都没怎么准备,跪了一周。。。
Enigma: Data Engineer, hr面跪找full-time以来的第一个面试,hr面,就是对方介绍公司,然后我介绍我自己,有很多behavior问题。

Fiscalnote: software engineer,hr面跪. 1point 3acres
同上。。。

这两家都问了两个我感觉自己回答的不好的问题:
1. 你怎么知道我们公司的?我们公司干吗的?
2. 你的目标薪水是多少?. From 1point 3acres bbs

C3 IoT: Data Scientist, hr面跪
本来还以为只是向之前那样瞎扯,结果上来先是问,你知道我们公司做什么的吗?然后直接各种general machine learning questions:什么是latent variable model, 啥时候用?怎么train decision tree? 什么是logistic regression? 有哪些分类算法,选一个详述过程。
我没有准备,磕磕绊绊地回答,面试十分钟不到,hr开始不耐烦了,直接说to be honest, we want someone senior,劝我再多上些课
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O(K) memory.
我想了半天,没啥思路,然后给换了道简单的:
Given N and K, randomly pick K elements from an array of size N so that each element has the same probability of getting picked.

然后是高潮了,给你数据(用户,网站,click/unclick),让你设计模型预测用户是否会click某网站上的ad,问feature是什么,模型用什么,为什么,怎么infer?
第一次碰到这种面试,LZ被虐的心服口服,确实是自己没准备好,找到了自己很多漏洞.

写的比较零乱,要是有没解释清楚或需要详细题目/代码的,可以留言,祝大家早日offer!. Waral dи,

. 1point 3 acres






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hxtang 2016-8-26 21:57:55 | 只看该作者
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elvia 2016-11-17 08:33:44 | 只看该作者
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 楼主| Tsien 2016-11-12 09:18:55 | 只看该作者
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say543 2016-8-26 12:52:49 | 只看该作者
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楼主的ML都蛮有意思的 看来没两把刷子 面ML真找虐...
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dc_726 2016-8-26 22:23:23 | 只看该作者
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 楼主| Tsien 2016-8-27 01:59:15 | 只看该作者
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snowblower 2016-9-1 12:17:40 | 只看该作者
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LZ是ms就解释了为什么你挂fiscalnote。。。暑假在那儿实习了三个月,他们公司对于干ML的要求挺高的,基本都是PHD。SDE暑假实习生4人。。。marketing 20+人。。。所以这公司就是很挑,虽然我觉得他们这样有点蠢。。。
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shuiguo 2016-9-7 08:19:16 | 只看该作者
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dc_726 发表于 2016-8-26 09:23
"Given K and a stream of elements of unknown length, pick K elements from the stream so each element ...

这是哪道?没找到。。。
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 楼主| Tsien 2016-9-10 07:59:05 | 只看该作者
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shuiguo 发表于 2016-9-7 08:19
这是哪道?没找到。。。

参考下这个吧:http://www.geeksforgeeks.org/reservoir-sampling/
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elvia 2016-11-10 06:43:09 | 只看该作者
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明天面ENIGMA, 求问楼主大概问了些什么
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 楼主| Tsien 2016-11-10 06:49:44 | 只看该作者
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elvia 发表于 2016-11-10 06:43
明天面ENIGMA, 求问楼主大概问了些什么

就那些普通的BQ,why enigma; how do you know enigma; expected salary; other interviews?
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