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FB MLE一条龙新鲜面经

 
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匿名用户-VKL2S  2020-7-9 23:36:00 |倒序浏览

2020(7-9月) MachineLearningEng 博士 全职@meta - 实习ReturnOffer - HR筛选 技术电面 Onsite  | | Fail | 在职跳槽

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报一个新鲜出炉的FB MLE Timeline和面经:
LZ渣校物理PhD,毕业转行2年一直当DS,刚从某小厂被裁,慌得一匹...大概6月最开始时FB recruiter直接从Linkedin联系,问我要不要面Machine learning Engineer
(这里还有个好玩的故事,就是LZ刚整修完linkedin profile后。同时有两个Recruiter联系我,一个是给DS招的一个是给MLE招的。他们说互相不影响可是DS那个recruiter后来把我的application drop了说team表示先不move forward。这件事告诉我们,linkedin可以多打理打理,经历不用写很细,但是关键词(NLP,entity resolution啦这类的)一定要到位)

HR聊天聊完一周后就约店面。两道题地里都出现过
1. LC 791: hashmap可解
2. LC 560: 用cumsum + hashmap可解。面官要求one pass解决
这里我发现2个pattern,
(1) FB一般一轮面两道题,这两道题肯定考的是同一个知识点。第一题简单第二题难,所以如果遇上第二题没见过不用慌,用第一道题的知识点大概率就能解出来。
(2) FB酷爱默写型选手,所以大家认真刷题仔细思考,一次性就把最优解写出来是最稳的。

店面完大概一周后出结果move on。此时听闻FB E4不招了,慌得一批。结果HR没事人一样约下一轮,更是慌得一批。说明直接要E5了(不是我谦虚,我一个DS怎么就面Senior MLE了)。virtual onsite约在7月初

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一周后收到HR电话表示不move了。不过LZ本身已经有一个还可以的offer,所以心理上还过得去。HR没有说冷冻期只是说keep my contact想要随时回来。

最后,分享几点关于这次面试的经历:
(1) Linkedin打理打理很重要!尤其是最近的情况,refer除了直接塞给hiring manager其他基本不靠谱,海投更不用说了。唯一可靠的渠道就是recruiter找上门来。所以一定要精心打理写上HR感兴趣的关键词增加自己的exposure rate(LZ有小伙伴在Linkedin工作他们可以给人半年的premium非常感谢他)
(2) System Design是MLE的重中之重,尤其E5。所以一定要认真准备。LZ因为DS出身对Engineer一窍不通,所以只能临阵突击。这里分享几个有用的方式:
          1. 问下现同事关于公司infrastrucutre是如何design的,最近遇上哪些工程上坑有哪些解决方式,这一点在BQ轮很有用。
          2. 打电话问MLE小伙面试该注意什么。获益良多。
          3. 读文献:地里知乎上有很多介绍,大家认真读一读。尤其是Deep Neural Networks for YouTube Recommendations。这两轮我全部基于这篇文章然后添加工程/算法细节。面官会随机选择你说过的东西扣细节。所以大家一定要耐心有沉淀把每一个问题搞清楚。
          4. 自身沉淀,system design这个。如果自己没有亲身参与一个concrete的项目的话,很容易被面官问穿(这次楼主是狗屎运正好面官deep dive的是K-D tree,LZ做过他的工程实现。而mahine learning design轮deep dive的是deep
walk都是LZ在行的领域)。所以大家平时工作要多思考。
(3) 刷题不要有侥幸心理,刷不在多,但是基本功一定要扎实。

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请问楼主能方便多说说linkedin上的重要关键词么?
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lch04 2020-7-10 04:09:09 | 只看该作者
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“给FB设计一个搜索引擎” 搜索的对象是啥?
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miracle0823 2020-7-12 07:18:53 | 只看该作者
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真的可以默默写代码吗? FB RECRUITER 给的视频里是要一边说一边写的。我发现我自己一边说一边写效果非常差。不仅写的慢,还容易出错 = =! 真的不如闷头写。
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wwx_27 2020-7-14 15:00:49 | 只看该作者
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请问Machine Learning Design的题目可以详细说一说吗
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地里匿名用户
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匿名用户-N4NAZ  2020-7-15 06:52:35
我根据自身经历补充一下楼主的信息哈:
之前也是面MLE这个职位。我的理解,ML design 和System design 可以理解为 二选一。我的情况是ML是我的长处,重中之重。system design稍微准备了下,然后遇到和楼主一样的题,完全答不上来,最后feedback是这轮是additional signal,我估计我答得太烂了就没算...
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想问楼主是刚好2年的experience么?还是说马上3年的这种呢?想了解下E5对YOE的要求是怎样的呢?谢谢楼主
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wearless 2021-8-5 08:23:53 | 只看该作者
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请问一下楼主mle system design的要求到什么程度呢?
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hfpt2020 2021-8-26 09:27:42 | 只看该作者
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请问lz为什么是MLE? lz 有 PhD 应该是"Research Scientist, ML?"
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大小不分 2022-1-11 08:12:17 | 只看该作者
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Mark, Mark
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