amazon applied scientist 电面

面试applied scientist，分了两轮ML电面，分别是ML breath & ML depth.

ML breath: 先是根据

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些ML/stats的问题，比如各种分布的特性，怎么使用，推荐系统算法的细节，之类。

楼主能讲讲DL的模型都问了些啥么 谢谢

还有推荐系统算法的细节大概是问啥呢

DL问了很多，有点记不清了，比如优化DL的方式，optimizer的具体内容，BN和他的机制等等。还有问了个resnet的机制。

推荐系统的算法问了也挺多，印象比较深刻的是matrix factorization的计算方法，各种推荐算法之间的不同，问得比较深，会根据你的回答追问那个回答的具体数学原理和思维。

绘理香 发表于 2020-11-14 12:53
DL问了很多，有点记不清了，比如优化DL的方式，optimizer的具体内容，BN和他的机制等等。还有问了个resnet ...

谢谢分享。没有问coding 么

jessica_x 发表于 2020-11-16 03:42
谢谢分享。没有问coding 么

没有，我的电面只是ML boardth and depth.

求问lz的timeline  什么时候投的 谢谢 已加米

songweaver 发表于 2020-12-4 13:23
求问lz的timeline  什么时候投的 谢谢 已加米

我没投，是recruiter来找我的。phone完之后onsite还没定时间，recruiter催但是我没准备好，不想现在面。

DL 有没有好的公开课可以推荐一下？

想问问楼主的专业背景是什么？