亚麻 applied scientist

地里找前辈内推得applied scientist，alexa speaker recog组。
上周一一面， ML scientist 白人小哥。简历，behavior， 基于亚麻购物的背景设计一个分诶器看用户的评论是否值得参考，从设计开始伴随着各种ML的知识。最后一刻钟coding，medium BFS。 当晚通知过了。

这周二店面二轮， 三姐， 上来问我最近看过的文章是什么。我说我在准备面试的时候刚好看到了你们组17年发的关于wakeword的文章， 然后聊了聊各种我觉得哪儿比较新颖。 设计师讲alexa收集了6个月的语音数据，问如何知道到底有多少人用过alexa。我开始说用UBM train一个模型，然后对每一个语音作比较，如果不一样的话就把另一个当做新的数据来train一个新的模型， 最后看有多少个model来断定有多人用户。三姐不满意，然后我说可以用clustering之类的方法，然后就聊了聊用k-means怎么做。 因为有speaker recog的背景，所以三姐后来问我读到的paper里哪个model最好， 我说depend on cases，并且每篇文章都说自己的model最好，但是总体来讲DNN还是会好一些。三姐笑着表示满意，没有coding。

过了两天刚收到HR电话，挂了，没有feedback。有点落寞，感觉其实背景很搭（在公司就是做speaker recognition的）而且为了面试准备了很多东西，并且问的问题也都说出来了。这大概就是在欢声笑语之中打出GG的无奈吧。

我过两天要面，然而作为一个小硕感觉要跪

加油，这个有运气，可能是hire数量有限