Linkedin ML Eng Onsite 6轮面经

1. HM: 聊了聊每个项目，和之前发的一个小论文。然后就是一堆常规的BQ。什么你最大的成就是什么。举个你处理矛盾的例子。因为过于常规所以记不全了。聊了聊AI for good的情怀。

2. Data Mining Product Design （ML  Design）: 1. 非常team specific的问题，用linkedin已有的数据如何classify一个email domain是public的(hotmal.com比如)还是公司的（microsoft.com）。2. linkedin有个skill的feature，用户可以给自己点技能树。现在假设在产品初期阶段，我们不知道都有哪些skill，然后我们想从linkedin的数据里提取出有哪些skills（比如python是一个skill，machine l

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ce 3.从流里随机sampling （其实就是水塘抽样）。要注意的是，流很大600B。你的计算方法一定要防止overflow不能有大数出现。有点磕磕绊绊这轮在他的提示下算是做出来了吧。

6. 算法面： 1. Permutation II  2. Next Permutation

总体面试感觉良好..大家都很和蔼..聊下来觉得工作氛围也挺好..

求点赞求大米..大米..米

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求问一下楼主第2题都是怎么设计的呢。。我想到的是 1. 看邮箱和公司的分布，算entropy之类的。如果一种邮箱大部分的用户都是一个公司的，那大概率是公司邮箱。2. NER发现新词。 3.  embedding之类的推荐方法

momo19157 发表于 2021-01-28 20:12:07
感觉他家面试不容易啊，楼主怎么复习的？有没有推荐的资料？

ML design我就看地里的一些帖子  然后看各个公司的engineering blog学习...   ML理论部分就看以前上学的教案.....其他就刷题了

感觉他家面试不容易啊，楼主怎么复习的？有没有推荐的资料？

请问楼主ML Design第一题: 用linkedin已有的数据如何classify一个email domain是public的(hotmal.com比如)还是公司的(microsoft.com).
这题的答题思路是什么呢？感觉一个简单的lookup table就可以做到，为何一定要ML model来解决呢？谢谢！

感谢楼主！不过为啥现在还有lunch面试呀，难道是两个人开着摄像头一起吃饭吗？

smoothiethu 发表于 2021-01-28 21:12:41
感谢楼主！不过为啥现在还有lunch面试呀，难道是两个人开着摄像头一起吃饭吗？

其实就是纯聊天的一轮，但是邮件里还是写的lunch轮hhh

川川唔 发表于 2021-01-28 22:15:01
我理解的是因为lookup table很难建全吧，世界上成片上万不同的邮箱，不可能都人工打label来记录是不是公司邮箱。

嗯嗯, 很有道理. 楼主能否分享下你的答题思路呢？比如如何选取feature呢？谢谢！

看了之前楼主的帖子，想问下楼主是在Oracle做了两年SDE吗？ 我个人也是在一家西雅图公司做SDE， 目标是想转到MLE或相关的，因为其实这才是我的初衷。 希望能多听听楼主的经验！

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