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梦碎优步

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2017(10-12月) 码农类General 硕士 全职@uber - 内推 - Onsite  | | Fail | 在职跳槽

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去年10月份找朋友内推,11月末电面,12月中onsite。投的是software engineer/machine learning,想做ML但作为一个门外汉还是有差距,挂的心服口服。
电面 90mins: 感恩节假的前一天晚上,国人大哥问了一下做过的ml project,然后问了很多理论问题,比如简述logistic regression; logistic regression 和svm的区别;random forest 好在哪里;generative model vs discri
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ect的一些经验。

总之uber的面试特别practical,很看重coding能力和ml项目经验,自己实力还是差了些,很想去准备了很多,结果还是不够...onsite之前的那个recruiter特别好,面试遇到的国人也都特别helpful,觉得对不起他们...有机会再战了!

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zhxymacau2017 + 2 给你点个赞!

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 楼主| cc123 2018-1-27 10:36:13 | 只看该作者
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 楼主| cc123 2018-1-19 00:05:16 | 只看该作者
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xmasry 2018-1-18 13:30:03 | 只看该作者
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如果所在公司有做ML,先转过去做,攒了经验,出去就容易了。lz自学能过电面,就很不容易了。敬佩!

system design, 设计Amazon 10 most popular products within category through all time/ over last 30 days.
这个题, 怎么解?
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say543 2018-1-18 15:37:01 | 只看该作者
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你训练了一个model, 结果predict的时候结果很不理想,怎么办;imbalance data 怎么办; 这个LZ能分享怎么答的吗? thanks
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jennywx 2018-1-18 17:18:04 | 只看该作者
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竟然只有一轮coding。楼主是面e5嘛?
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 楼主| cc123 2018-1-18 23:59:30 | 只看该作者
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 楼主| cc123 2018-1-19 00:05:51 | 只看该作者
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jennywx 发表于 2018-1-18 17:18
竟然只有一轮coding。楼主是面e5嘛?

不知道面的是e几,大概因为我有两年工作经验?
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say543 2018-1-23 15:36:01 | 只看该作者
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yikehongxin 2018-1-23 16:28:54 | 只看该作者
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对数据不平衡 有个点不明白。难道只要不平衡就要用各种方法平衡它一下么?这样不就打破了训练数据和测试数据的分布了么?不知道大家如何看待这个问题
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luckchaser 2018-1-24 05:12:36 | 只看该作者
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请问LZ 设计题 Amazon 10 most popular products within category through all time/ over last 30 days是 侧重要设计数据结构 还是Database层面上设计。多谢!
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