千字长文Quora Machine Learning Engineer 电面新鲜面经

本来有点犹豫要发在这个版面还是发在数科面经版，但是考虑到投的这个职位严格意义上叫做software engineer, machine learning而且Quora也有单独的DS，就发到了这个版面。面之前也搜索了一下发现这个职位目前地里只有两篇面经，尽量回忆一下，算是回馈地里为后来人提供一些参考。

这个职位面试的流程大概是两个电面，一个不写CODE主要问machine learning的设计和知识点，另外一个是纯code，如果都过了的话会安排onsite，貌似也是一样一个加一轮behave。今天我刚刚面过的是第一个电面关于machine learning的。

面试官，流程等各方面感觉非常好，面试官一开城一口纯种的中文称呼我的中文名，感觉真的非常亲切。开场白没什么过多的胡扯，简单明了介绍了一下自己是Tom和team的基本情况。然后聊了一下我的背景就，直接开始题目，题目非常开放，基本上就是问我怎么设计一个给User推荐Question的系统。我个人感觉不像是问答，更像是discussion。基本上是我drive整个对话的topic，然后在某个具体的地方他来提问一些感兴趣的话题。我把大概的过程记录如下：

Part 1
Tom:请设计一个给user推荐问题的ML 系统
我:在high level有若干approach，1）基于已知question内容，推荐和用户兴趣相关 2）不关心内容，历史点击数据，用每个问题被点击的用户来做collaborative filter 3）一些Topic model的方法，按照topic tag分类
Tom：先从简单的开始，假设所有用户看到的都是同样的推荐问题
我：那么此时选用第一种approach，需要3个部分1）某一种embedding method去吧每个问题从document变成vector，典型的方法有bow 2）选择某种metrc 去计算特定个vector之间的距离，典型的有euclidean dist， cosine similarity 3）选择某种方法筛选出最相近的K个问题推荐给用户，最简单的是挨

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one-hot最后优化cross-entropy loss。训练完成后hidden layer的matrix就是结果，每一行对应了一个词的encoding。（应该大体没错，要是这个没对的话，感觉自己像个SB一样）
Tom：还有5分钟时间，有什么问题吗
我：BLABLABLA
TOM:BLABLABLA
...

结束，最后还忘记问email发thank you letter，感觉好久没面试这点礼节都miss了非常不好意思。本人毕业以后一直是码农，ML的很多知识确实还给老师了，基础很不扎实，才疏学浅，这篇记录中有不对或者不好的地方，烦请各路大神指正，欢迎讨论。希望这篇流水账能给面ML Engineer的同学一点点帮助。就我自己现在的水平来说，感觉发挥的还可以，不知道能不能达到quora的bar。如果过了的话下一步应该是coding 的电面，祝自己好运吧。手工码字不易，在此向各位兄弟姐妹求大米么么哒。



补充内容 (2018-11-17 12:33):
更新一下，Quora效率蜜汁高效，隔了一天第二天通知跪了

bell_ji 发表于 2019-2-6 07:46
能请教一下么
楼主是怎么准备ml设计的？有参考的书或者课程么？

不好意思啊，楼主自己基本上没有准备的，不然也不会第一个电面就直接跪了哇。不好意思哈

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liuyishui 发表于 2018-11-13 16:42
您好，请问您是senior吗？面试挺复杂的感觉，给您加了五粒米～谢谢～

不是的不到两年SDE的经验，这个职位印象中没有要求具体工作年限，HR也说all level are welcome

您好，请问您是senior吗？面试挺复杂的感觉，给您加了五粒米～谢谢～

请问lz得到update了吗，大概多久哈?

我想去米国 发表于 2018-11-17 05:05
请问lz得到update了吗，大概多久哈?

第二天通知的，跪了

感觉lz答的很好诶:(

低球 发表于 2018-12-16 14:36
对于 TopK 的推荐item 问题，有一种普遍的做法是 Locality-sensitive hashing (LSH)

之前面试官提问 Euc ...

万分感谢！这方面的问题确实不了解，跪在哪里都不知道，感谢指正

能请教一下么
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