全流程面经 Wayfair Machine Learning Engineer

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Title: 网申的Data Science – Generalist & Machine Learning Engineer (full-time) 被分到了面MLE
Source: handshake + 官网海投

Timeline:
1.        2019.17 OA
     我的是10道单选+2道coding，具体题目地里可以搜到，是一样的

2． 9.30 Technical Phone Interview
     a)        45 min case interview + 15 min Q&A
     b)        Warm-up: why company/ why mle/ resume (注意wayfair特别喜欢问简历靠后面的project，可能是看你对你的项目熟不熟吧。反正问了我简历最后面的两个我觉得并不match这个岗位的项目，我也看到了其他面经说喜欢问靠后的项目)
     c)        Case：product matching (参考device graph的面经，我是按照这个思路答的)
Bg大概是，我们有几张表，分别是我们家和competitors家的产品的价格及description表。我们要找到表与表之间match的product。(以下答案仅供参考，欢迎指正讨论)
     Q: 为什么要做product matching?  A: 了解同产品在其他电商的价格可以帮助我们制定价格
     Q: 怎么做product matching？  A: 可以考虑supervised 和unsupervised的方法，但考虑到样本量太大，unsupervised不好控制label的数量，所以推荐用supervised的方法。Supervised也有两种思路可以做，每个product做一个label的话，可以做一个mu

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其他公司帮助很大。

5. 还有一点想向Wayfair的小伙伴求证：Wayfair的MLE只招Phd吗？我的面试官之一title是data science engineer，我问他dse和mle差别是什么，他说mle是target phd的（黑人问号？那叫我来干嘛？）整体面下来，我觉得除了最后一个case没太懂情景，其他所有的technical回答还是挑不出毛病的，沟通也很愉快。最后拖了很久才告诉我没有offer，我的分析是，可能一方面确实我面试有小瑕疵，另一方面是mle的hc可能非常少，加之还会有phd candidate竞争这个岗位，所以零和博弈之下别人比我更match。Still, i've tried my best, ma不match不是我能在短期内调整得了的，何况这次面试之后我觉得我已经调整到比较好的状态了，所以move on move on, 找工作就是一个number game，保持这个状态一定能有好结果 (自我催眠)

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lz知道generalist和mle做的事情具体区别在哪里吗，我很好奇wayfair为啥要把这两个职位放到一起

谢谢楼主啊，讲的很详细！之前就觉得他们家DS的氛围不错，还有DS的Tech Blog

十分感谢楼主，想问下楼主这个generalist的职位默认是pricing组下面的吗？我看官网上没有写是哪个组的

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