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Wayfair CV 全职超低球

全局:
💰晒工资抖包袱
找工年度: 2019
找工季节: 1-3月
工作来源: 校园招聘会
公司名称: wayfair
工作类别: 全职
地区: 大波士顿地区
部门: Computer Vision Team
具体工作,组,tech stack等: Under Data Science Team, 面试的时候问了 大多数的工作都是用的tensorflow
工作职位类别: MachineLearningEng
岗位类别: IC (Individual Contributor 技术岗,不管人)
级别/title: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
base salary 一年工资: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
年终奖金Yearly Perf Bonus: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
Equity(RSU/Option)总价值(通常给四年的): 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
RSU # of Shares: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
RSU Price per share: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
Option # of Shares: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
Option strike price: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
Equity Vesting schedule: N/A
签字费sign on bonus第一年: 积分不足,查看如何攒积分解锁阅读权限
搬家费 relocation: Included in sign on bonue
谈判,其他手头offer,目前工资对比: amazon
应届or在职跳槽: 应届毕业生
目前最高学历: 硕士
相关工作经验范围: 短暂实习或全职不超过3个月

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上周五面完的onsite,只有两轮case interview 一轮whiteboard coding 一轮bq
面试体验挺差的 西海岸东海岸往返飞 只给报销一晚上的住宿 酒店也不是很好 明明旁边都有marriot courtyard,hilton,westin这些,订的copley square,感觉是我住过最脏的酒店之一了。第一天晚上10点到酒店 第二天中午开始面试 4点半面完,晚上10点多的飞机回来,凌晨三点半到家。

cv team很小,8个人,准备招到30人。面试感觉是我面试中tech难度最小的,team的核心成员年龄偏大,且以前都不是cv/ml方向的phd 以前工作也跟这方面不是那么相关,也没什么相关方面的research。tech stack上说是都是tensorflow,国内的商汤 腾讯啥的 就我所知还是pytorch为主。hr挺不会说话的,我说这个compensation我觉得低了 她说这是他们research后能开出的东海岸最高package了,如果我真的看中钱的话(well 我觉得你们给我开这个包才是disrespectful low ball吧),他们没办法match西海岸的offer。然后扯一堆有的没的 什么生活成本/personal growth啥的。


补充内容 (2019-3-5 10:51):
面经 https://www.1point3acres.com/bbs ... read&tid=490845

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zhang.chi1 + 2 很有用的信息!
lky1214 + 3 很有用的信息!

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 楼主| russzheng 2019-3-5 10:45:09 | 只看该作者
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lky1214 发表于 2019-3-5 09:15
楼主能简单说下两个case study和white boarding都是什么题么,马上也要去onsite,多谢楼主,加米了

case study 1: 设计url转成tiny url的class 比较简单 这题问完后是k-d tree 就是如何高效的进行knn的计算。parallel computing里的binning
case study 2: 这轮其实是我觉得很迷的一轮,恕我直言,感觉面试官也没有很懂。。问了我很多关于detection的问题 如何不用extra training就可以去detect一个新class和缩小bounding box。面试官其实最后就想听到一个把图片转换成feature vector 然后比较similarity?这轮体验很不好 感觉说的也不清楚。
白板:a)地里那道banana:3,apple:5之类的题,我转换成了binarysearch做。b)算sqrt lc原题,很简单。面试官就是刚毕业一两年的engineer 不是很熟悉java。
bq:就各种闲聊 介绍什么的。
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楼主能简单说下两个case study和white boarding都是什么题么,马上也要去onsite,多谢楼主,加米了
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把图片转换成feature vector 然后比较similarity
这个是大概是用CNN取feature
我去年面了CV的intern,面的内容跟楼主差不多。
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咲_Fearless 2019-3-7 11:15:29 | 只看该作者
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之前面wayfair住在旁边的loews感觉还挺好的,可能楼主面的时候酒店都订满了吧
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