图钉机器学习场地面

之前一个帖子讲了电面：。有兴趣的朋友可以看看。此外版上的ML面经很少，之前我写了一个g的：。



店面过了过后recruiter讲了有4轮面试，两轮coding，一轮ML domain knowledge，一轮ML system design。我还纳闷为什么没有HM面试，结果到了过后发现有6轮，包括两轮HM面试。lunch也算一轮面试。

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1. 韩国小哥。ML System design。别干年纪轻，其实交谈过后发现他基本功很扎实。主要讨论如何搭建一个home feed ML system。包括如何logging（impression，feature，conversion），如何modularize每一个部分（candidate generation， recommendation service，remote predictor，offline training），如何prepare training data等。重点集中在system design上面，并没有讨论任何modeling 的东西。

2.

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ear model以及tree based model。因为NN对于hypothesis space的假设最弱，再给定足够的training data的情况下，如果NN能够保证收敛，那么可以达到最好的效果。

6.一个很漂亮的韩国小妹妹。问了coding。蠡口二琪期。做了过后还剩二十多分钟，于是又出了蠡口伊尔留的变体。花了十五分钟又写完了并且根据妹子的要求考虑了一些边界条件（最初我说假设输入总是有解的）。之后随便问了个follow up，我也随便答了下（后来我发觉我的回答并不能很有效的解决她的follow up的问题）。面完过后就把我walk out了。估计小妹妹是感冒了，面试中一直打喷嚏，表现得很抱歉的样子。
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多谢，楼主能不能稍微详细点说说怎么回答 "一product team ML engineer的角度来讨论如何改进ML platform and tooling。然后我就讲了一些product team ML engineer的痛点。"这个的，多谢。

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多谢分享！！！！！！

感谢楼主面经！ 请教一下“ graph embedding来算user embedding” 这个是建了一个user-item graph, 然后要用graph convolution 来学embedding? 谢谢！

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请问lz 蠡口伊尔留的变体 是怎样的变化？