脸家的奇葩经历

lz先是找了一个同学内推。同学帮我推了四个职位，先是受到了hello from fb，然后简历挂了四个职位。之后又找地里的内推，帮推了六个职位。在此再表示一下感谢~然后简历挂了留个职位orz。。。
lz觉得就此无缘就算了吧，但是！
recruiter又来联系我说他觉得我适合research scientist诶，问我要不要面，发了个表填。（这个是推了职位，不是很懂这波操作。。。）
电面一轮，刷题网站tag题

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onsite四轮：两轮coding+一轮ml system design+一轮bq
签了NDA就不说太细了。只能说coding真的很简单。。。但是ml和bq跪得有点惨。。。
ml是直接提的他们工作中会考虑的问题，但是lz完全不是做这个的。全场鸡同鸭讲的感觉。。。
. .и

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gorgorh 发表于 2018-12-18 08:17
ctr prediction, kaggle 上很多这中题目，工业界各大公司 也会发很多相关paper,

学习了一搜搜出来好多 感谢~

内推简历挂可能是recruiter自己想拿bonus？

qingshan412 发表于 2018-12-18 02:37
感觉是要预测。。。。infer的话有什么区别呢？谢谢！

Infer的话那其实就是一个系统设计题：设计一个统计广告点击率的系统。这里首先就是要厘清点击率是怎么定义的，到底是click through/投放量，click through/total impression还是别的定义，然后就可以考虑怎么设计这个service

预测的话，首先就是要考虑user feature和session feature哪些东西可能是相关的。不过感觉这个就有点偏data scientist了。你是申的ML那个track的scientist吗

这个估计是让你预测还是infer这个东西的点击率？

numerology 发表于 2018-12-17 09:27
这个估计是让你预测还是infer这个东西的点击率？

感觉是要预测。。。。infer的话有什么区别呢？谢谢！

numerology 发表于 2018-12-18 02:42
Infer的话那其实就是一个系统设计题：设计一个统计广告点击率的系统。这里首先就是要厘清点击率是怎么定 ...

那按照他当时的描述，问的就是预测。是ml的orz。。。后面也问到了feature怎么选的问题，还说只能有一个feature的话你选啥。我说那我就embedding一个feature出来orz。。。有什么更系统的回答模式吗？我当时完全是想到啥说啥的orz。。。

argumentt 发表于 2018-12-17 14:11
内推简历挂可能是recruiter自己想拿bonus？

还有这种操作。。。666。。。

qingshan412 发表于 2018-12-18 02:57
那按照他当时的描述，问的就是预测。是ml的orz。。。后面也问到了feature怎么选的问题，还说只能有一个fe ...

推荐你看下这篇tech blog
http://blog.gainlo.co/index.php/ ... ommendation-system/

如果让我非要选一个的话 我会说是当前这个user是不是active clicker或者是out-of-pocket buyer
不过更通用的做法应该是考虑怎么iteratively feature engineer 一个静态的feature也太僵硬了

numerology 发表于 2018-12-18 03:06
推荐你看下这篇tech blog
http://blog.gainlo.co/index.php/2016/05/24/design-a-recommendation-system ...

他是要预测一个广告对所有user来说被点击的概率。跟这个还不太一样。。。？感觉平时比较少见这种对所有sample的结果的概率做预测的？一般是单个sample来看。。。预测肯定是要随时间更新的，这个倒是后面有提到。我是说要有新的数据点才能更新

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