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简单介绍一下本人背景
欧洲大学世界排名前100, 统计学博士。统计,机器学习,算法都略懂, 软件工程基本是渣。
博士毕业后被公司调到了一个满世界都是杂鱼的地方, 上头的只会嘴炮,居然告诉我分类问题的准确率至少要5/5开, 下面的写行sql都费劲, 于是在捕鱼三年迫不得已也算磨练了不少。中间还加入了一间技术能力很不错公司, 跟同事学到了不少东西。
准备工作:
真心没有什么准备工作,平时工作已经忙到要死了, 而且面试的职位都不太一样。不过因为平时一个人要做很多,对我的面试也起到了很大的帮助, 后面脸书部分会说。
基于nda, 不透露具体题目了
亚麻 applied scientist
亚麻其实联系了我n多次
第一次是2017年,当时亚麻在澳洲有招聘会, 电面是一个印度小哥,轻松就过了, 结果澳洲签证下不来。 于是说再加一轮面试, 看名字是个海外华人 (新马泰港澳台), 问的问题和印度小哥大同小异, 但是最后的coding题一时脑抽没做出来, 也不记得是什么题了, 很简单的backtracking, 最后自然是跪了。 也怨不得谁。
结果2018在东京有招聘会, 又来联系我了, 第一轮是个台湾人, 这里我要重点吐槽一下, 这货在美国5年, 英文发音基本就是国内偏远乡村小学生的水平 (本人因为工作原因, 英文说的尚可)。 不但如此, 我真是不懂以这货的机器学习功底, 是怎么被招进去的, logistic regression 我换个写法 他就看不懂了。 然后, 自然是跪了, 我立马写信跟recuiter 投诉。 Recruiter 倒也是给我又安排了一轮, 是个清华小哥,比台湾人强多了, 大家聊的也挺开心, 最后还有时间聊聊ranking怎么来做之类的。 不过也就是个形式, 得到的feedback是我background 不错,但是不fit现在这个team。。。 balahbla , 说会帮我投另外一个team, 然后就没有然后了。 反正总的来说 亚麻的感觉是最差的。
谷歌
大概在我被亚麻郁闷之后不久, 谷歌就有人联系我了, 说在苏黎世又个Data Scientist的职位,问我有没有兴趣。 看了看jd, 好像没机器学习半毛钱关系,都是点传统统计, 我就回复讲了一下自己的情况, 填了一张survey。 后来反馈是背景挺合适的, 就电面了我。 谷歌ds的电面coding是很少的,基本都是概率题和统计方法。
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
近, 而且很多东西都是我一手end2end, 所以我直接就把整个流程全写出来了, 还给出了很多backup solution。 记得最后他问我, 你目前用的这个方法会不会有什么问题, 我回答当然有问题,所以我在一开始的时候就在旁边写了另一个方法,就是这时候用的。小哥表示很满意。
当然中间也有一些波折,对与某些地方大家有不同的见解。 我大概顺着他的思路说了一下他想要的方法, 然后解释了一下我的方法比较适合第一个版本。
面试过后过了两周, 收到recuiter的电话, 过了, 目前在谈offer。 之后的事情之后在说吧,反正现在过的也挺开心的。我的经验就是, 要主动去跟面试官说话, 就算你要slient 也要主动提。 也要会带动气氛, 因为所谓面试,就是让大家感觉一下想不想和你一起工作, 反正能在答题的同时开开心心的聊完全场一定是不吃亏的。 最后就是一定要吃士力架啊!
补充内容 (2019-3-14 13:35):
还有一点就是, 一般码农,多一轮系统设计可能代表了更高的职位, 但是对于脸书机器学习码农来说不一定是这样的。
补充内容 (2019-3-15 14:37):
Recruiter说,只有机器学习设计不太稳的人 才会被加上系统设计。
补充内容 (2019-3-15 14:37):
更新一下offer, 给了 E5, 不过package 是lowball 中的lowball, 基本就是E5最低的吧, 也许伦敦就是比较低一点? 反正没有接, 试着泥垢一下
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