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Netflix Senior Data Scientist 技术电面

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之前准备面试的时候发现他们家的面经在网上真的不算太多,所以今天我来投桃报李,希望为以后的大家做点贡献。
这一年收到过两次他们加hm的reach out,之前是content experience组,当时因为时机,工作内容等因素的考虑,就决定没有再深入去谈了。这次的hm是负责CS - NLP,和我最近的interest比较一致,所以就开始聊一聊。 第一轮和hm的network call,大家互相介绍了各自背景,他们team概况和目前的nlp challenge 以及他们家面试流程, 两轮phone:一轮technical sc
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Unlock interview details and practice with AI
Curated Interview Questions from Top Companies
n
  • how to model word ordering
  • choice of dimension of word vectors
  • occurence vs cooccurence


    虽然我觉得聊的挺愉快的,但是总有一种隐隐的不安的感觉。. Χ
    . Χ
    .
    . Waral dи,
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    say543 2019-3-26 14:55:01 | 只看该作者
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    这家的面挺少的想问一下1> document taxonomy, text classification 这两个不同点? 如果text 不是一个query 似乎差别不大? 2> label inference 我猜是在training 的时候embeeding , 然后onlnie 用np .dot or attentio 产生label 的inference?
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    🔗
    say543 2019-3-26 14:56:25 | 只看该作者
    全局:
    能问下什么事nmf 跟IDA吗...
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    🔗
    say543 2019-3-26 14:57:29 | 只看该作者
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    sparcity 对于model 空间的optimize 不是是好事么? 这边是要解决什么问题呢?
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    🔗
    say543 2019-3-26 14:58:58 | 只看该作者
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    reconstruction error, 因该指的是auto encoder or pca 吧? optimize 这部分 lz 能分享怎么答的吗?
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    🔗
    say543 2019-3-26 15:00:58 | 只看该作者
    全局:
    choice of dimension of word vectors <= 我目前只有想到跟你的bag of words 数量有关, 另外算是一种hyper parameter?
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    100608430 2019-6-13 00:13:58 | 只看该作者
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    谢谢分享,祝楼主好运!!
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    flyercloud 2019-6-15 04:10:07 | 只看该作者
    全局:
    say543 发表于 2019-3-26 14:56
    能问下什么事nmf 跟IDA吗...

    NMF = Non-negative Matrix Factorization. 1point 3 acres
    LDA = Latent Dirichlet Allocation
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    wnjiang 2021-3-8 15:26:23 | 只看该作者
    全局:
    请问被问到的三个CASE是什么哈?
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