最近给MLE坑位面试，顺便想看看大家都是怎么当面试官的

前段时间在给组里data scientist的坑位面试，面了有几位同学，聊聊自己的想法，求加大米哈。
先简单介绍一下组里的background，组比较小，基本上DS当作DS+半个SDE来用，所以虽然title是DS，我在这里用了MLE的标签。
我面试的流程大概是这样的，总共1小时：

1. 面试前提前浏览一下简历，10分钟聊一下上面的内容
1.1 如果上面有我很熟悉的model或者topic，我会和candidate详细聊一聊。目的是看看ta是不是真的自己做过这个项目，有切实的经验。在我这里的话，如果candidate聊的时候思路清晰，是额外加分的。至于怎么样能看出来candidate是不是真正的自己做过这个项目，只要问一些会碰到的小细节的问题ta是怎么解决的，就可以看出来了。
1.2 简历上面如果没有我非常熟悉的内容，那我会看一下这位candidate大概最“上手”的几个项目或者技能，找一个我有涉及过的，然后比较general的问题，提前找一些答案以备深入问答。

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coding我打了2/5分，原因是他function忘记写return了，binary search在一个点卡了将近20分钟。我把他的评分写出来之后觉得还成就给了个weak过，倒是我们组里的邻国小哥给了fail，也是说coding不好。所有面试官一起讨论的时候因为candidate比较会聊天所以大家的印象都挺好的，整体是倾向过，结果我manager看到了我这边写的coding2/5就想起来哦还有coding的部分。。

以上就是我当面试官的时候是怎么想的，也想问问看其他有面试官经验的同学们，你们的面试是什么样的流程呢？每个流程重点想看什么东西呢？

求大米！

可可小房子 发表于 2021-2-25 03:15
感谢楼主分享，最近在面试，这篇帖子很有帮助
想问一下coding部分占你们整体evaluate的比重有多少呢？

如果coding指的是python Java啥的，我们公司的话DS（就是MLE啦）岗位的话coding至少是一半。

正好趁这个机会聊一下组里面DS主要的工作安排是什么样子，我觉得对于小中型公司可能会有借鉴意义？
1. (和manager+也许有的PM) project & abtest design & 初步data analysis 【sql, hive, python/R】
2. 在DE整理好的database上做training data collection 【sql, hive】
3. 只有DS自己能做的model prototype, evaluation 等 【python/Java】
4. (也许可以和engineer合作但大部分自己搞的）production api endpoint或者integration 【Python， Java, Scala, system是什么就写什么】
5. (也许可以和engineer合作但上手之后自己搞的）在engineer搭好的platform上面deployment 【AWS, GCP, system有啥写啥】
6. (虽然有DA但是还是DS自己做因为自己知道KPI哪里最重要）abtest result analysis 【sql, hive, python/R】


虽然上面看起来七七八八的东西挺多，但是我们公司基本上DS主要就是Python + SQL + system里面用的东西

然后面试完成后搜一搜是不是对的

说实话，是不是避免提ml basic常规题标答以外的东西比较好。我以前顺嘴提了metric entropy, wasserstein distance, rademacher/gaussian complexity, kernel regression，本来以为是大伙都学过的东西，结果被面试官追着问他还听不懂，面完很快就来拒信。。。感觉大部分面试官是懒得查的，他不懂就默认我错。

刚开始没经验的时候，我也没想到他不懂metric entropy就敢问l1 regularization，面多了心里就有数了。

自己顶一顶，求点大米呀~

感谢楼主分享

谢谢楼主分享

FinalLi 发表于 2021-2-24 12:07
感谢楼主分享

谢谢大佬的加米！

HHHHarold 发表于 2021-2-24 13:01
谢谢楼主分享

也谢谢你来看~

mark 一下，很有帮助！谢谢楼主分享

谢谢楼主分享

另外请问function忘写return占多大的比重？如果整个算法聊的是对的，漏写一行的话应该不是大事啊，我也经常写出typo在跑的时候检查出来，这个是雷点吗？基本算法能卡20分钟这个确实是大问题。