阿里机器学习P7

趁回国休假面了两轮阿里AliExpress的算法岗。一直对阿里的机器学习技术比较好奇想多了解一下，这次面的是全球化事业部的search部门。总体感觉他们的技术很专业，问的问题水平也很高，讨论了非常有趣的话题。第一轮在对简历项目提问的时候，除了问基本的model，feature，还问到了一些Machine Learning要解决的细节问题比如lable的极度不平均，如何negative sampling, 如何处理全新的以前没有见过的sample，如何处理model bias和针对搜索结果的position bias等等
第二轮面试主要讨论了一些电商领域存在的疑难问题，比如搜索连衣裙，相关的产品实在是太多了，所以计算相关度的模型返回了大批量的产品，如何进一步对这些产品dedup和排序。比如全球化事业部发展到了不同的国家，如何对不同的地区和语言提供搜索服务，特别是有一些地区的数据量较少，不可能给他们单独提供模型。目前极大依赖于翻译，就是把所有的语言都翻译成英文进行搜索，再把搜索结果翻译成对应的语言返回给客户。这样不仅重度依赖翻译质量，系统也变得更加复杂，不同地区和语言之间的联系也难以直接观察到等等。再比如电商模型bias的闭环问题，那些销量多的产品会被排在前列从而获得更多的点击，但是较新的产品没有机会得到点击，可能会导致商家花费大笔钱打广告甚至恶意刷单，我们在设计模型pipeline的时候就要考虑怎样尽可能地避免这些情况等等。
以上的问题都是open question，我努力根据自己的工作经验对每个情况提出一些可行解，同时讲清楚他们之间的trade off。其实答案不一定对，但是如果能对问题有一个深刻的理解，能提出一些可行的方法就可以了。
阿里的面试全部都是电话，全程都是聊天，不用写一行code。跟美帝MLE的要求还是挺不一样的。想当年我面Google的MLE不仅要3轮coding还有两轮design，还要推导公式。
通过交流我觉得阿里积极地应用了一些先进的模型，搭建了较为成熟的training平台，努力在解决一些很challenging的问题。我大半年没有读paper了确实很多新理论跟不上。不禁深深怀疑自己在Google拧螺丝到底拧出了个啥东西。总结一下Paper还是要多读，ML的应用场景要多思考。祝愿AliExpress的业务越办越好让我们海淘更友好:)

坦白说，这种面试更容易提前准备和忽悠。。。
有谈到待遇吗？

还想着从DS转到MLE，突然发现这里面差别有点大……

momo19157 发表于 2019/12/31 12:29:50
还想着从DS转到MLE，突然发现这里面差别有点大……

看了层主之前的主题，正好我也赶上求职季，感觉MLE无望，也在琢磨ds以后该怎么发展😂😂😂
感觉可能即使入职以后，也要自己花很多时间去拓展ml/dl project，所以一份wlb的工作很重要？🤣🤣

对你说的这些问题都挺好奇的，但是如何能了解到别人是怎么实际处理的呢？这些不是说看paper能学到的吧？