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多伦多layer 6 MLE新鲜全套面经

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2020(4-6月) MachineLearningEng 硕士 全职@layer 6 - 内推 - HR筛选 技术电面 Onsite  | | Other | 在职跳槽

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这是一个做AI research发paper + AI application的公司,被金主是TD bank,独立运营。面了第一轮,分两个session,各1小时,分别是hiring manger和一个eng面,写了combination sum,利口伞酒,问了点简单的简历,设计的问题。
第二轮分四轮,一共4小时,code写了:
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Unlock interview details and practice with AI
Curated Interview Questions from Top Companies

5. 一些sql的简单语句。

他们的面试是general的,所以你聊的对象可能是别的team的。整体不难,但是对细节问的比较多,比如边界条件处理,变量重用性等。

如果有用,欢迎给我点评加分,不会令你积分减少哦。


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Anonymousaz 2020-8-13 09:05:28 | 只看该作者
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您好,所以还是那个问题,想问是如何拿到面试的呢?....内推吗,还是 Linkedin 找 hiring manager 联系
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我一直有个问题,啥叫MLE...每次看到都下意识认为是maximum likelihood estimator....职业病
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 楼主| GesusK 2020-8-13 10:13:00 来自APP | 只看该作者
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wstutenny 发表于 2020-08-12 18:52:09
我一直有个问题,啥叫MLE...每次看到都下意识认为是maximum likelihood estimator....职业病
LOL你这样想,就应该是个MLE了,哈哈哈
抱歉,是Machine Learning Engineer的意思
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xxzyzh 2020-8-14 03:33:01 | 只看该作者
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楼主加油,Layer6面这么多算法,还以为是research岗位会着重问ml问题
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shawn_lyu 2020-8-14 04:58:50 | 只看该作者
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求问lz timeline~
以及lz是几年工作经验呢
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 楼主| GesusK 2020-8-14 05:09:32 | 只看该作者
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xxzyzh 发表于 2020-8-14 03:33
楼主加油,Layer6面这么多算法,还以为是research岗位会着重问ml问题

谢谢呀,我面的MLE岗是在productionize这边,所以更注重general eng。复习了一堆ml的内容都没用上。

如果有用,麻烦帮我点评加米,谢谢啦!
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 楼主| GesusK 2020-8-14 05:10:53 | 只看该作者
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shawn_lyu 发表于 2020-8-14 04:58
求问lz timeline~
以及lz是几年工作经验呢

YOE 6,
基本上就是一周内两次面试全部搞定,然后第二周早些时候就来消息。

如果有用,麻烦帮我点评加米,谢谢啦!

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shawn_lyu 2020-8-14 05:29:31 | 只看该作者
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GesusK 发表于 2020-8-14 05:10
YOE 6,
基本上就是一周内两次面试全部搞定,然后第二周早些时候就来消息。

谢谢!已加米!
最近我也在多伦多找工,可以方便加个好友吗?我的二维码在我的相册 :)
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lulubalulu 2021-10-22 02:03:14 | 只看该作者
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想请问楼主复习ML的知识是用什么资料复习的呢?感觉本科东西太多,都复习不太现实,有没有什么集合的资料呢?明年想要试试layer6 的实习~谢谢!
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