一点点面试经验顺便求Offer的建议

松鼠山 发表于 2018-5-23 13:23
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m ...

很不幸，我被Google降成了T4，给我match的那个组应该是borg里涉及GPU和TPU的。我还没入职还不清楚具体做啥。

狗家的Cloud ML问我的都是机器学习和分布式基础知识，丝毫不牵涉Mllib和Tensorflow。倒是Netflix面ML Engineer的bar很高，各种系统都要求说个所以然。

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minibatch和优化他？要点是啥。多谢啊啊楼主大好人！

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

Euler57721 发表于 2018-5-29 09:31
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 ...

多谢多谢！！！感恩。好详细。大好人! 学习

Euler57721 发表于 2018-5-29 09:31
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 ...

谢谢楼主分享！

lz 刷50题就面试google？平时的算法功底相当强吧！

nsc 发表于 2018-8-16 12:23
lz 刷50题就面试google？平时的算法功底相当强吧！

确实只考了一轮算法

Euler57721 发表于 2018-8-16 12:49
确实只考了一轮算法

能通过google一轮算法，水平应该不低。lz有空分享下算法面试比较快速的备战方法

楼主，我是从其他楼层追来的lol我想问问你，准备大公司ml面试，你大概用的资料和书？除了刷leetcode外，你还做了哪些？十分感谢！我本来其实拿到一家offer了，然后因为谈判出差错，可能没了（我多么希望还没有决定撤我offer，hr正在卖关子，但已经说你假定我们从来没给过你什么，你继续面别家吧，我下周再告诉你进展），挺难过。每家公司侧重点不一样，我特别想好好准备google和fb ml相关L4 role。万分感谢！

Jean821 发表于 2020-9-21 01:00
楼主，我是从其他楼层追来的lol我想问问你，准备大公司ml面试，你大概用的资料和书？除了刷leetcode外，你 ...

我差不多入职2年半了，都快不记得了，不过我现在也当ML轮的面试官。主要就会问你相关的项目经验和一些ML的基础知识，资料的话你拿CS229/CS230的slides其实就已经足够，顺便熟悉一下ML的框架。