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海外面经 面试经验 meta machinelearningeng
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2019(1-3月) MachineLearningEng 硕士 全职@meta - 猎头 - 技术电面 Onsite  | | Pass | 在职跳槽

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据说MLE面试的design round占的比重比较多，而且ml design会比system design占的比重更高。
楼主onsite完本以为很悬，因为第一轮的特别简单的coding面的非常不好，但system design和ml design都聊得挺好的，最后还是给过了
楼主有个朋友同样的职位面的时候system design面的非常不好，但是coding和ml design面的很好，也给过了

Screen round不一定要打电话，你可以直接去fb office面screen round。说实话感觉面对面交流比打电话传达信息方便太多了，如果近的话强烈推荐直接去office面screen round

system design 推荐阅读：
https://medium.com/facebook-design/live-for-mentions-cb91b8a59a27
https://github.blog/2018-10-30-oct21-post-incident-analysis/
https://medium.com/netflix-techb ... liency-c47719f6685b

ml推荐阅读：
https://static.googleusercontent ... s/archive/45530.pdf
https://ai.googleblog.com/2016/0 ... -together-with.html
http://quinonero.net/Publications/predicting-clicks-facebook.pdf
https://www.cda.cn/uploadfile/im ... 220115436_46293.pdf

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 楼主| ethd 2019-2-9 21:20:47 | 只看该作者
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say543 2019-2-9 16:03:15 | 只看该作者
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congras lz 原本就是做recommendation system 吗? pairwise scoring function architecture -> fb btst 是什么? 为什么是binary classfier 而不适用算相似度 得score 呢?
Coderust: Hacking the Coding Interview
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say543 2019-2-9 16:09:03 | 只看该作者
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想问一下sticky session 怎么会跟ranknig 的ab test 有关系?
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 楼主| ethd 2019-2-9 21:23:34 | 只看该作者
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cobbjixu 2019-2-9 22:47:31 来自APP | 只看该作者
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感觉楼主是按照search ranking的思路回答的，强调relevance metrics. 是面试官这样引导的吗？recommendation更多强调的是Ctr和dwell metrics.
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 楼主| ethd 2019-2-10 12:16:52 | 只看该作者
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say543 2019-2-10 16:01:11 | 只看该作者
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multi-level cache <＝ 这边的multi-level cache 的应用能说一下吗? request cross region route vs request local route => 我想这边跟根据user 的region 用比较近的CDN or data center support?
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 楼主| ethd 2019-2-10 21:23:04 | 只看该作者
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say543 2019-2-11 14:53:31 | 只看该作者
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