热腾腾的一碗亚麻面筋 ML Apply Data Scientist

应该是挂了，自己赶快做个记录
×最后吻了面试大姐几个问题我觉得也挺不错的， 分享给版友。 以及从这次面试中吸娶的几个教训， 在最后一部分。


－－－－面试过程－－－－－－－－－－－
面的一个非常奇怪的岗位， apply data scientist. 和板子上的套路不一样， 完全没有coding 。  既然没有签NDA， 而且没有具体的问题，我就都说说流程， 之前几个 research DS 岗的 tech 第一伦面食都是这样基本上。

X 你的背景说说呗。 我就说了我现在的工作，介绍了公司情况， 介绍了我做了很多项目， 说我在学校的thesis 等

X 然后就开始过简历了。 先问了我几个 thesis 干嘛。 哈哈哈，根据我以前的经验一上来要镇住他们。我就从研究意义上讲了几句， 弄得我像是在研究登月计划一样。。。 亚麻的 DS 确实厉害，没吃我这套， 直接吻了我数据源， 使用了哪些方法， 数据源有什么特点。 然后继续深入， 问我用了麻核心方法，优略势。 继续深入， 问我为什么直接用 classification 做预测， 其他的非 ML 的方法用没有 （我就讲了马尔可夫和卡曼等），表示很满意。
X 然后开始问我在公司做的项目。 特别详细，基本上还是按照： 问题是什么（预测、分类还是啥）、数据是什么 （有什么特点）、用什么方法 （聚回分降）、为什么用这个 （并没有继续追问基本问题）、结果是不是好、为什么好 （或者不好）。  连续吻了半小时吧。
X 最后说， 还有5min， 说说你想问什么。


－－－两个问题 －－－－－－－－－－－
我问他， 听说 apply scientist 比 DS 要高级一点， 请问是不是这样，他们有啥区别呢？
回答是： 级别都是一样的， 都是普通 -> Sr.  做的东西， DS 更偏 analysis 一点， 和产品部门有很多合作， 需要有较强的coding 技能。 apply scientist 一般是define problem， 然后proof of concept。 这俩职位 60%－70% 的工作是相同的。。。

我问，你们亚麻做ML 是调用包吗，还是自己扣。 调参有啥规矩吗，平时要读paper 马？  （有点惊讶）

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－－－几点收获 －－－－－－－－－－－
× 苍天啊， 一定要找个安静的环境对待重要面试，人的能力是有限的抗干扰能力也是有限的。 我在公司的楼梯间面的， 好死不死 ２０分钟后遇到火警， 全楼疏散。 顶着火警铃面了5分钟实在扛不住了， 跑出去面完的，一件 t-shirt 被大风吹了半小时 OMG ，说话的时候牙齿都在打颤。
面试的问我了一个经典问题： are you ok？

× 简历要好好过， 每个写在简历上的字都要想清楚。 我在简历上写了一句， 有处理 lidar point的经验 （其实就是个地图project）， 人家刚好做过雷达数据， 就吻了几个如何projection的关键问题。 直接傻了，糊弄了一下， 面试的也知道我是虚，就没再难为我。

× DS 岗真的非常考验人的表达能 （两句话可以说到终点，每个项目都按照面试官脑回路来） ， 这虽然是可以练习的， 但是真的没有得到很好的重视 （就像吃了好多次屎还是不能够记住的楼主）。。。时刻准备走出自己的舒适区。。。

× 时刻听面试官的反应， 有时候你自己开开心心讲了 5分钟， 那边没有反应，你就知道不能这样自顾自的说了。  并且选择说什么的时候还是要多贴合面试官和你面试团队的背景， 别人家是做物流的你天天sb呼呼的在那里讲图像。。。唉， 神泪俱下。 就这样吧。。。
.--

补充内容 (2018-11-8 06:04):
拿到二面了。。。

晚上收到二面邀请邮件

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心情非常非常低落, 可能怪自己第一次个电面没准备好.  不知道onsite 是根据第二轮还是结合第一轮和第二轮

非常低落 什么都不想做

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对了忘记说了，楼主面的是物流组。 听说alex 组的 DS 和 apply DS 都需要面coding的。。。。

. .и想请问一下楼主组里面不用deep learning？ 也不做算法研究?

charlink 发表于 2018-11-8 04:05
想请问一下楼主组里面不用deep learning？ 也不做算法研究?

感觉是的， 他们应该主要是用比较高效、易于解释的模型。

楼主吻了面试大姐，还吻了半个小时🤣🤣

所以楼主这个是 applied data scientist 而不是 applied scientist？

古流月 发表于 2018-12-10 12:50
所以楼主这个是 applied data scientist 而不是 applied scientist？

没错    有点山寨