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一点点面试经验顺便求Offer的建议

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Euler57721 | 只看该作者 | 🔍更多面试经验 |倒序浏览
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本帖最后由 Euler57721 于 2018-3-25 14:07 编辑

不才弯曲某厂的码农，工作3年攒了一点点Cloud Infra和机器学习的经验。Leetcode刷了50道就去面试，喜出望外的收了2家offer。希望大家提供一些选择的意见。

先报下结果
过：Google，Nvidia
挂：Netflix，FB

再分享几点面试的经验，希望对刚工作不久的同学有帮助：
（1）Senior面试和Junior面试结构有很大不同：Senior面试都在5-6轮，和毕业生的面试相比耗费的时间和精力要更多。另一个重要的区别就是算法题不超过2轮，重点在System Coding和Design，比如G家就只面我了一轮算法。
（2）有幸面试了G和FB的ML Engineer，这2家的机器学习面试虽然都是General Hire但是有很大不同：G家偏重机器学习的基础知识，比如一轮实现了Minibatch并讨论怎么优化（像early stopping和并行化）; FB的机器学习面试更像Data Science，比如如何用ML解决一个产品的推荐系统。
（3）大数据有关的design有4大法宝：Cassandra，Zookeeper，Spark，Kafka。这是从N家面试的失败中总结出来的。这4个都是业界比较成功的系统，如果能深入理解原理并灵活运用，可以对付大概80%的大数据面试题吧。
（4）G家的面试一定要早早早，Hiring Committee要花掉1周多，team match又要花掉2-3周，而且经常会match到和经验完全不相关的组，比别家的流程要多2-3周。
（5）Behaviour轮多准备一些例子，尤其是怎么处理和同事意见不统一，和如何impact整个team productivity/culture的例子，基本上每家公司都会问。

最后谈一些对Offer的想法，求大家意见。
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 楼主| Euler57721 2018-5-29 09:31:42 | 只看该作者
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LeeYYY 发表于 2018-5-29 06:12
求问楼主这个怎么回答： "一轮实现了Minibatch并讨论怎么优化（像early stopping和并行化)"。 怎么实现mini ...

Minibatch是介于SGD和full gradient之间的算法，把dataset分割成一个个小batch，每次取样并计算一个batch的data并update gradient。至于并行化，可以采用Parameter Server那种架构，把parameters分割并存储在drivers上面，每个dataset batch存在一个worker上面，这样一来workers可以并行的计算每个batch的gradient，并发送到drivers，而且可以利用Stale Synchronization减少sync parameters的时间。

因为没法画图，我讲的不是很清楚，可以参考这篇：http://www.cs.cmu.edu/~seunghak/SSPTable_NIPS2013.pdf

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nsc 2018-8-16 12:23:39 | 只看该作者
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lz 刷50题就面试google？平时的算法功底相当强吧！
Coderust: Hacking the Coding Interview
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Andiry 2018-3-25 15:34:33 | 只看该作者
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股票是每年的数额吗？
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ICong 2018-3-25 16:09:21 | 只看该作者
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厉害了，对这ML和cloud这方面非常感兴趣，老哥有没有什么好的学习资料推荐呢？感谢了
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dun 2018-3-25 16:21:00 | 只看该作者
全局：
厉害了楼主！design题是靠读paper来准备吗？
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 楼主| Euler57721 2018-3-25 23:59:36 | 只看该作者

RE: 一点点面试经验顺便求Offer的建议

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Andiry 发表于 2018-3-25 15:34
股票是每年的数额吗？

是的，我的想法是N家match到每年250 R
SU（大概58k）就接了，不然还要继续纠结。
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vtiaocao 2018-3-26 00:00:39 | 只看该作者
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lz之前没做ml的也能投ml吗？

我在地里经常看到1-2年去面谷歌 5轮算法的…可能是lz强
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 楼主| Euler57721 2018-3-26 00:09:35 | 只看该作者
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dun 发表于 2018-3-25 16:21
厉害了楼主！design题是靠读paper来准备吗？

我面design不是特别在行，不过我感觉主要还是靠平时工程实践经验的积累。平时多Review design doc，多参与讨论，多听多做presentation，Design面试和这些基本一个思路。面试前复习下各种documentation就行。
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 楼主| Euler57721 2018-3-26 00:22:11 | 只看该作者
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vtiaocao 发表于 2018-3-26 00:00
lz之前没做ml的也能投ml吗？

我在地里经常看到1-2年去面谷歌 5轮算法的…可能是lz强

我有一年半经验是做Spark Mllib相关以及model serving的Infra。从没做过产品里的Data Science，所以妥妥的挂掉FB的面试。
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dun 2018-3-26 04:50:05 | 只看该作者
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Euler57721 发表于 2018-3-26 00:09
我面design不是特别在行，不过我感觉主要还是靠平时工程实践经验的积累。平时多Review design doc，多参 ...

多谢楼主指点
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松鼠山 2018-5-23 13:23:08 | 只看该作者
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Euler57721 发表于 2018-3-25 08:22
我有一年半经验是做Spark Mllib相关以及model serving的Infra。从没做过产品里的Data Science，所以妥妥 ...

楼主大牛吧  怎么三年经验就面Google T5? 如何做到的呀
另外不是说面的ml engineer嘛？ 给的borg组里的ml 职位？ 因为我知道Borg是container management systems
经常玩spark mllib就可以面ml engineer了？不需要懂其它框架嚒？
谢谢 问题比较多  可是我给你加分了呀
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