ds面试基本全pass经验

我坐标纽约。从去年年底动了去湾区的年头，陆陆续续面了有大约15家。大的公司有airbnb (failed onsite), robinhood (failed onsitee), google, facebook, apple, amazon, uber, square, udacity oracle. 面的职位绝大部分是ds. 有几家是ml engineer. 我现在觉得去果家了。为了回报地里，写一下我的心的吧。

说一下我做得好的：
基本工扎实。问到基本概念，觉得不出错。resume上的project心里要过一遍。 要让interview你的人感觉你做的project是可以

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>还有象手推牛顿什么地里提到的题都过了遍

kaggle 上看了很多winning solution.

6， deep learning
这个是真的好。

接下去说说我做得不好的
战线太长。一面据offer一面面新的公司。人很累，offer也很难谈。如果从来一次，我会争取三个月解决。

请加些大米吧。谢谢！

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lz太强了，下学期招全职按你这个准备了

膜拜lz 偶像！

多谢楼主分享经验

别的有用的我也列在这了：
1） 这个其实讲的概念 esl都有，听听也不错
https://bloomberg.github.io/foml/#home

2） 算是各种 probability distribution 的大全了吧
https://projects.iq.harvard.edu/stat110/youtube

3） Data Structures and Algorithms Using Python 可以在刷 leetcode 前快速过一遍。

4）A practical Guide to quantitative finance interviews我看了一半。有帮助。

楼主，有两个问题：1. mle和ds面试考察区别在哪几点？我的理解是MLE重点在4(medium-hard)56，对吗？2. ds应该对python要求高，刷题得用python，mle的话其实用什么oop语言都可以？是吗？

这个我真不知道。我没有投facebook 和Apple的ds 而是投了他们的mle 主要是他两家的 ds 好多是 analytics track的。

辣个,project哪里做呀?

project 工作中的呀

求问lz几年工作经验呀？