Grammarly MLE Onsite

來一個罕見Grammarly MLE 面經，職位名稱是Software Engineer, Machine Learning

面試總共有5輪，拆成了2天

1. Practical ML coding
給了一個Google Colab, implement POS tagging problem
Data loading 已經幫你處理好，只要實作Model Training / Inference 的部分就好
全程90mins，不太需要跟面試官溝通，但要開著screen share，不能copy / paste github上的source code
最後問了一下Model OOD如何more reusable for other teams

2. ML Research
a. Case study 1 --> GEC (Grammar Error Correction
b. Case study 2 --> Build a formal sentence classifie

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l?

How do you get training data?
If you collect data from other resources or public dataset, what would be the issue?
How do you test the model online & offline?

5. BQ
常規BQ，詳細問了每個manager給你的評價，優點和缺點

最後fail了，recruiter說system design沒有達到標準，就不move forward了

POS tagging是给了模型？还是需要自己现场去找模型？现场找，要是没做过NLP的，岂不是必挂？

jzhao59 发表于 2021-2-20 06:49
POS tagging是给了模型？还是需要自己现场去找模型？现场找，要是没做过NLP的，岂不是必挂？

現場找，他們assume就是要找NLP背景的人

这么多轮ML结果因为system design挂了挺可惜的。我最近也在面MLE，面了十来轮了还没有一家公司考我system design，之前准备了好久都没用上。。

可以问一下楼主 这些怎么准备的呀

好可惜呀。楼主加油，好运快来了