空起床 算法组面经

P.S., 突然发现发错了地方，应该发在数科面经这里，故移了过来。。。望版主原谅新手错误TTTT 感觉Algo组的面经不多，贡献一个希望对大家有帮助。 去年10月海投了Algorithm组的data scientist职位，两周后接到HR电话，聊了下给了take home challenge，做完后一周 您好！ 本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览 您当前积分为 0。 使用VIP即刻解锁阅读权限或查看其他获取积分的方式 游客，您好！ 本帖隐藏的内容需要积分高于 188 才可浏览 您当前积分为 0。 VIP即刻解锁阅读权限 或 查看其他获取积分的方式 Unlock interview details and practice with AI Curated Interview Questions from Top Companies algo组，可以感受到他家技术栈确实还在初期，和FAANG差距明显，但是文化非常好，同时他们也极其注重culture，面试技术不是门槛反而需要让对方看对眼。 希望对准备面algo组的童鞋用帮助，求大米!

misha55 发表于 2019-9-16 04:57
谢谢楼主分享啊！能简单介绍下你的背景么？楼主是计算机统计类的博士？

是计算机AI博士

snoring@seattle 发表于 2019-2-8 13:15
感谢楼主分享！请问推logistics regression的梯度是说要描述一下如何implement logistics regression吗？不 ...

对，明确loss后就是推gradient公式 然后写了SGD的伪代码

请问楼主这道题怎么回答的‘假如你从search组转到了experience组（他们新launch的一个biz，类似local活动），哪些经验可以复用，哪些新的东西需要探索，如何设计feature’，感觉十分脑洞～

感谢分享

LZ抖个包裹呗? Algo的offer和SDE差不多嘛?

lz太牛了，横扫空起床啊

franD 发表于 2019-2-8 10:38
LZ抖个包裹呗? Algo的offer和SDE差不多嘛?

最近忙忘记整理了，一会儿发到抖包袱那里，不知道SDE的包裹，DS给的还算良心。

aaddis 发表于 2019-2-8 10:59
lz太牛了，横扫空起床啊

我是运气好，面试的时候内心无比紧张，喝了N杯咖啡。。。

感谢楼主分享！请问推logistics regression的梯度是说要描述一下如何implement logistics regression吗？不是可以用gradient descent吗？

baobaobao 发表于 2019-2-8 13:52
对，明确loss后就是推gradient公式 然后写了SGD的伪代码

谢谢楼主！