巨硬组面

去了非常喜欢的一个组 Bing的NLP 从大佬到小大佬都很Nice 可惜应该是GG了

感觉这个组Bar真的挺高的 比一般Azure的考的多 广 还难 店面+昂塞考了挺多新题和Hard题 而且非常喜欢考tree和dp 还考了一些NLP ML的basic idea 一点distributed system，web crawler, cache, master-slave 一点概率统计

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遗憾 非常喜欢这个组 本来想即使offer比别家低一些也会去 世事难料 哭泣


补充内容 (2019-7-7 03:19):
接到了口头offer

都算高频吧 自己蠢没刷到怪不得别人 引以为戒 大家都努力刷吧

请问楼主巨婴tag题，应该刷6个月的还是1年的还是all time

学术大申 发表于 2019/06/30 14:34:15
请问楼主巨婴tag题，应该刷6个月的还是1年的还是all time

没时间优先近的吧 有时间就都刷了

概率统计，还考了一些NLP ML的basic idea ：
请问能否说一下这么问题，谢谢

樓主面的是哪個組呢？是否是bing的NLU??

tatum1227 发表于 2019/07/02 23:33:58
樓主面的是哪個組呢？是否是bing的NLU??

应该就是了

davidxie1 发表于 2019/07/02 09:23:54
概率统计，还考了一些NLP ML的basic idea ：
请问能否说一下这么问题，谢谢

不好意思记不太清了也不知道怎么描述 大概都是一问一答说的太多了 然后引出想问的一些问题或者想讨论的主题 多数是关于怎么提高翻译质量或者精确理解之类的

请问楼主面试的岗位是Applied Scientist-Machine Learning还是sde呀

Craigie 发表于 2019-10-3 04:26
请问楼主面试的岗位是Applied Scientist-Machine Learning还是sde呀

是SDE 字数字数