Amazon Applied Scientist 面经

找工作了，认识一个在亚麻（A9）的同学，帮忙内推，并成功拿到offer，在此分享一下经验。
1、电话面试，简单沟通了一下，介绍了一下自己的paper，做了一道二叉树顺序打印给定节点的所有叶子的题，问了两个behavior question，第一个没听懂，面试官在coding的网站上打印了出来。。。囧。不过还好，最后通过了。

2、onsite面试。不久接到了通知，去湾区参加onsite面试。做了一个presentation+面试5轮
1）Presentation，和未来的面试官一起在会议室分享了自己的paper，大家一起讨论气氛很好，一人一句时间过得飞快。
2）第一面，好像是和经理面试的。问了一些关于之前实习的问题，然后提了一个实际问题让我想解决方案。大概问题就是如

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面，coing面，另一个印度小哥，问了一个查找二叉树中有一个点是错误的，如何找到这个错误的点并纠正（大概是）。

面试通过了，定级不高，感觉用英文交流还是表达不好，有的地方也听不懂~
总体面试还算轻松，准备比较充分，问的东西也不难。
最后，祝大家offer拿到手软


补充内容 (2018-12-26 11:56):
求大米

shampool 发表于 2018-12-26 15:43
原来如此 是判断新的testing结果 是不是比原来的结果 significantly 要好么？

对对 我理解是这个意思

问了一下如何判断不同的方法是否真正的能够收敛到不同空间 这个是什么意思 没看懂啊

shampool 发表于 2018-12-26 11:33
问了一下如何判断不同的方法是否真正的能够收敛到不同空间 这个是什么意思 没看懂啊

哈 没表达清楚。就是如何判断新模型或者新参数确实比旧的模型或参数表现好。我理解的是做一个显著性分析，看不同模型是否收敛到不同的空间

yqy2428125 发表于 2018-12-26 11:58
哈 没表达清楚。就是如何判断新模型或者新参数确实比旧的模型或参数表现好。我理解的是做一个显著性分析 ...

直接用 testing dataset 验证一样不可以嘛？

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yqy2428125 发表于 2018-12-26 15:03
不一样吧，如果只是指标上有提升，并不能证明方法的优越性，可能只是碰巧在个别数据上照比之前的方法（或 ...

原来如此 是判断新的testing结果 是不是比原来的结果 significantly 要好么？

楼主research presentation 是讲了一篇paper还是几篇一起的？

楼主最后亚麻给了几级呢