Software Engineer--Machine Learning/Data Mining包裹

差不多两年前onsite过Linkedin家类似职位，但是当时没有ML的经验，很自然就挂了。这一次一开始在地里找的内推，人家嫌我简历写得太差，不愿意推，顺便踩了我两脚。我只好灰溜溜得走了。
后来找了之前联系过的recruiter，内推后很快就约了店面，通过，然后onsite，两个工作日后告知team match. 从店面到口头offer大概只花了两周。效率非常高。

package是聊了之后recruiter给我开了包裹，没讨价还价就接受了。再要可能也要不了太多。

这期间还面了Facebook Machine Learning Software Engineer，onsite有一轮coding面得不太好，behavior+career那轮又没问coding。过几天，他们hiring committee 开会后决定让我加面了coding。加面后几小时recuiter就告诉我feedback postive。还顺便告诉我我申请的那个office没有我申请的那个level的职位，问我考不考虑其它地方。我当然说愿意啦，加州，西雅图等等都可以。我以为是好事呢。过两天后，我被告知被passed掉了。recruiter也挺失望的，还顺便安慰我说非常close了（我心里只有呵呵），问我考不考虑其它组（考虑考虑...)。反正最后就是跪了。

pineapple1985 发表于 2018-6-15 21:22
F，L两家ML面的其实都差不多。就是设计一个跟他们产品相关的ML系统。典型的news feed ranking, restauran ...

脸家的MLE喜欢考推荐系统，重点都放在Feature Engineering上面。我之前是做Model Serving的也来面这个，最后挂了我但是我觉得非常不Make Sense。

如果楼主和我一样没兴趣面Recommend System，推荐来
面狗家的Cloud ML，面试旨在考察ML算法和Parameter Server系统之类的基础知识，team match的范围不仅有基于Recommend System的App和广告，也有Computer Vision有关的平台，也有和Tensorflow相关的系统组。

爱学习的鼠哥 发表于 2018-6-24 11:21
谢谢楼主分享！跟楼主背景应该比较相近，也是数理出身。很好奇楼主为什么当时一开始没选择ds,而去Bloombe ...

我就想做跟软件开发与ML相结合的工作。主要是觉得自己当时没有软件开发的经验，想在这方面积累一些。Science的东西，自己可以自学。回头想想，这个选择对我来说还算正确。

当然，data scientist也是需要经验积累。data scientist不同公司工作内容会不太一样。就算同一家公司，不同组做的工作，用的工具/方法也不一样。 我看到蛮多title是data scientist的同事，主要是做一些分析的内容，跟ML似乎没什么关系。

楼主能不能介绍下之前的背景

楼主可以讲讲ml轮都面了什么吗

爱学习的鼠哥 发表于 2018-6-15 11:21
楼主能不能介绍下之前的背景

我非计算机，数理背景。之前刚毕业的时候拿了两个马工offer(Epic & Bloomberg)，一个Data Scientist (Experian) offer. 选了钱最少，但所在城市消费最高的Bloomberg。 这个职位主要是开发跟index有关的产品，跟ML无关。我干了一年半左右，后来跳到另一家互联网公司（非GF），马公，data scientist的活都要干。

windream1991 发表于 2018-6-15 13:22
楼主可以讲讲ml轮都面了什么吗

F，L两家ML面的其实都差不多。就是设计一个跟他们产品相关的ML系统。典型的news feed ranking, restaurant recommendation(跟location有关）people you may know 等等。主要是如何找candidate， 可以用哪些features.主要着重的地方是feature engineering. 有些feature可能是sparse的，怎么处理。中间再穿插一点ML的知识。

Euler57721 发表于 2018-6-15 23:42
脸家的MLE喜欢考推荐系统，重点都放在Feature Engineering上面。我之前是做Model Serving的也来面这个， ...

已经接受offer了。先去那边干着，以后有机会再试试🐶家。

谢谢你的信息

pineapple1985 发表于 2018-6-15 21:08
我非计算机，数理背景。之前刚毕业的时候拿了两个马工offer(Epic & Bloomberg)，一个Data Scientist (Exp ...

谢谢楼主分享！跟楼主背景应该比较相近，也是数理出身。很好奇楼主为什么当时一开始没选择ds,而去Bloomberg,感觉差别挺大。楼主可以之后再试试G家，做ML DL相关的组headcount还挺多的。

Euler57721 发表于 2018-6-15 23:42
脸家的MLE喜欢考推荐系统，重点都放在Feature Engineering上面。我之前是做Model Serving的也来面这个， ...

兄弟，我对你说的Cloud ML很感兴趣啊，最近开始准备面试，可以多向你请教一下吗？PM你？