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Facebook Data Scientist昂塞

 
数科面经 分析|数据科学类 meta
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2018(4-6月) 分析|数据科学类 硕士 全职@meta - 猎头 -   | | | 在职跳槽

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上次写了第一轮电面，上周五刚飞去昂赛，身心俱疲，先写一下整体感受-baidu 1point3acres
可能是我本身没有做过互联网行业，所有的产品sense都来自于纸上谈兵，虽然准备了很久，但面完还是觉得心凉凉

先说下整体感受，特别是和我本人expectation差异比较大的地方：

  • round 1：第一轮产品，主要聊选metric，顺带会问下AB TEST前期分组的注意事项。整个过程需要不断和他沟通，能看出面试官的反应
  • round 2：统计/概率类的：第一题统计相关，刷到过真题，三小问，做完。第二题说launch一个feature后metric一个上升一个下降怎么回事（给了CI）。奇怪的是她让我从产品角度说，不是从数据角度说，感觉我最后也没说中她要的答案
  • round 3: 另一个产品，更侧重对数据的处理，感觉他心里有个清晰的答案，你没按照那么走就一直打断你，follow up。这轮我有点被discourage，直接导致我午饭的时候一直情绪不佳，没有特别cheerful，对不起那么陪我聊天的开朗的小姐姐 QAQ
  • round 4：SQL: 题目给完了，我又clarify了一些问题。前两问在射程之内，第三问很绕人。不得不吐槽一下大家都说
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    load的十个应该是完全不同的，但是scroll down看到的可能已经出现在home load里面了。然后这个user一天内会多次打开app每次都有home load & scroll down…地里应该史无前例吧哈哈哈

    补充内容 (2018-6-15 23:18):
    概率题还有第三小问求 probability： (among 100 stories, see at least 8 ads)

    补充内容 (2018-6-15 23:21):
    楼主能刷题的都做出来了，连变态SQL都用了更变态的方法写出来了～（苦笑）～产品这个东西，我觉得我们这种跨行业跳槽的只能：多看，多交流，多面试，多fail

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LittleJuanJuan 2018-6-21 02:23:48 | 只看该作者
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candy0761 2018-6-16 23:36:09 | 只看该作者
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misslost 发表于 2018-6-15 23:22
我实在不记得具体问题了，大概给了每个ads赚$5的话，求一些revenue什么的

非常感谢mm-baidu 1point3acres
希望你早日拿到大offer呀

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实验需要用到的基础概率和统计
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 楼主| misslost 2018-6-15 23:16:12 | 只看该作者
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copysheet 2018-6-5 01:41:45 | 只看该作者
本楼：
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感谢分享！
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Catherine618 2018-6-5 09:27:24 | 只看该作者
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加油加油~祝楼主好运~等你的update! 感觉onsite的面经不多，看上去onsite和电面还是差别挺大的。下周要电面，楼主之前的帖子帮助很大！
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huan_wang_1985 2018-6-10 10:46:15 | 只看该作者
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加油……你不是一个人
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candy0761 2018-6-11 06:10:02 | 只看该作者
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lzmm继续加油啊！能不能分享一下onsite的面经哇
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 楼主| misslost 2018-6-15 04:43:32 | 只看该作者
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candy0761 发表于 2018-6-11 06:10 ..
lzmm继续加油啊！能不能分享一下onsite的面经哇
. Χ
补充了
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Skylehan 2018-6-15 05:37:42 | 只看该作者
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楼主的这篇简直让我如获至宝，刚刚从recruiter那边了解了一下onsite的大概题目方向感觉对数据那道product题完全懵圈。可以问一下楼主这道题大概是个什么结构吗？是会给真实的数据要从里面做计算还是只要告诉他们需要看什么数据，数据怎样就怎样这种比较抽象的？. Χ
另外楼主有提到做过一些真题，有什么好的建议吗？. From 1point 3acres bbs
最后希望楼主有好运，即使这个结果不理想也会找到更好的！
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candy0761 2018-6-15 08:46:15 | 只看该作者
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misslost 发表于 2018-6-15 04:43
补充了

感谢mm sql的情景确实有点复杂啊 那他是要问啥咧？
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Jiyusir 2018-6-15 09:50:02 | 只看该作者
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谢谢楼主，楼主好运！
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howi 2018-6-15 10:35:19 | 只看该作者
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Probability Question, no difference between M1 and M2, right?

E(x) = np = 0.04*n; Var(x) = np(1-p) = 0.04 * 0.96*n
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