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一大波ML Eng/Data Scientist 面经以及跳槽面试体会

   
面试经验 数科面经 machinelearningeng
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hsj920408 | 只看该作者 | 🔍更多面试经验 |倒序浏览
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2018(7-9月) MachineLearningEng 硕士 全职@ - 网上海投 - 技术电面 Onsite  | | Pass | 在职跳槽

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因为NDA 所有面经不会透露题目. 我觉得大多数题目都是interviewer 自己的project的，透题是没有任何用处的. 更重要的是知道什么是重点什么，什么只需要懂个大概, etc...
个人背景Stats MS + 1.5 yr data science 工作经验 (data mining + analytics) 这次主要跳槽的目标是找一个hardcore ML的工作(以modeling为主, 非analytics, 非experimentation, 非inference, 非data pipelining). 这种position在各个公司有自己的叫法, 比如data scientist, ML Engineer, Software Engineer in ML, etc... 由于楼主背景有限, research scientist完全没有尝试.

总结起来 所有的面试分下面几类:
  • 纯leetcode style coding: 最无聊但也最好准备 楼主很懒 一共就刷了不到60题... 也因为leetcode 挂过面试
  • ML coding: 白版实现经典算法. 少量推公式. Follow up 一般是问如何提升这个基础算法， 和如何scale这个基础算法
  • ML system design: 用ML solve 一个business problem. 做一个plan 从define business metric 到 brainstorm feature, modeling, offline/online evaluation, data pipeline 设计等等


下面是面经 以结果来分

简历拒：
  • Robinhood, 超喜欢他们的产品, 其实并不知道他们有什么ML, 无奈被拒简历..
  • AirBnB, 感觉他们家的data culture很棒, 可惜简历被秒拒... （海投一天后直接拒掉..)


withdraw:
  • Lyft: 面了一轮hr screen和电面. 做到take home发现position偏analytics 就withdraw了. 貌似他们家所有data scientist 都是analytics 和experimentation. 做ml的是research scientist 貌似bar很高
  • Pinterest: 投了ML engineer, HR screen 问愿不愿意做analyst, withdraw
  • Facebook: Data scien
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    w level coding, statistics, probability 需要推公式+implementation 绝对是我做过的最有意思的coding problem. 貌似他们公司很小. Recruiting email都直接是来自co-founder的.

    总结一下经验
    • Google在想去的公司里面 一定要最先面. 因为他们真的很慢.
    • 公司越大, 在面试里面coding的比重越大
    • fancy 的ML model 不一定要会. 但是基础一定要很稳. state-of-the-art 的model 总共被考过1，2次 但是k-means, knn几乎每家必考. 所以implementation, theory, 或者优化必须非常熟悉. 如果一个junior的ML engineer能展示扎实的ml基础和快速进入某一个sub-field的能力, 就足够拿到offer
    • 要想清楚自己真正想要什么. 是想要brand, comp, research, 还是 impact, 具体的technical field, business/industry, technology 还是work life balance. 很少能有一个position给你以上所有.


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jacksonsteph 2018-10-5 16:44:48 | 只看该作者
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 楼主| hsj920408 2020-3-23 11:40:12 | 只看该作者
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Coderust: Hacking the Coding Interview
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 楼主| hsj920408 2019-3-20 09:22:37 | 只看该作者
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tianlehu2012 2018-9-30 11:43:21 | 只看该作者
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谢谢大佬分享经验~ Twitter的DL主要做的是哪方面的呢？ NLP吗
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unitary315 2018-9-30 11:52:49 | 只看该作者
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请问楼主，ML coding 具体是什么样的题目，和leetcode区别是什么
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 楼主| hsj920408 2018-9-30 15:58:42 | 只看该作者
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unitary315 发表于 2018-9-30 11:52
请问楼主，ML coding 具体是什么样的题目，和leetcode区别是什么

我所说的ML coding 基本上就是实现算法， 比如implement k-means, knn, decision tree
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 楼主| hsj920408 2018-9-30 16:01:30 | 只看该作者
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tianlehu2012 发表于 2018-9-30 11:43
谢谢大佬分享经验~ Twitter的DL主要做的是哪方面的呢？ NLP吗

不谢～ 据我了解(还没入职), Twitter 的ML有recommendation, ads, nlp, 等等. 具体用不用DL看team吧 https://blog.twitter.com/enginee ... ttertensorflow.html
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Andrewlee96 2018-9-30 18:15:29 | 只看该作者
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感谢楼主
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gongchen 2018-9-30 19:00:58 | 只看该作者
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楼主面经总结得好详细 信噪比很高 赞一个～

不过学到的最重要一课可能是大S宇宙第一的stats ms也会被flag简历据 23333
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zhangliuuu 2018-10-1 01:14:29 | 只看该作者
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牛逼！！！！！！！
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catxiaot 2018-10-1 01:29:23 | 只看该作者
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感谢LZ分享！
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helloteacha 2018-10-1 01:31:32 | 只看该作者
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楼主投google的software ML engineer是通过什么渠道投的？一般的general hire不招ml engineer吧？
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