骨骼MLE L4-5 VO，求选组帮助

楼主以前有过G家offer但是没有去，所以不需要电面，直接onsite。
总共面了7轮。刚开始recruiter给schedule的是5轮L4的面试，这5轮结束之后说可以加面两轮L5。最后的结果是，HC给定的level还是L4。recruiter说coding strong，system design （ML design）还有待提高。希望下面的经验对大家有帮助吧。

另： 求NYC office MLE选组帮助。现在有三个组正在match：1. ads auto bidding 2. ads proxybidder 3. speech research infra。

Round 1: domain knowledge。问了一个类似spam detection的ML Design。楼主觉得这一轮答得应该挺好，因为类似的问题在现公司当面试官的时候问了无数遍。从data到model到eval到serving infrustructure design说的步步到位了。

Round 2: Coding。力扣 要领悟。这个题楼主没刷过（感觉是高频题，但是楼主懒，刷题少。。）上来直接硬分析，给了一个recursive O(N^2) 的解法。自己主动硬分析，过example来查bug，果然查出来一个没有handle的null case。搞定了之后面试官问能不能optimize到O（N），楼主刚开始没反应过来可以用hashmap 存各个node value

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zation，避免系统总是推荐长视频。面试官继续问，有一些video series（比如电视剧），是不是可以利用起来。楼主连忙说good idea，然后propose可以在context feature中加一些有关于video series的indicator。楼主有概念，这个应该可以用sequence-aware recsys的方法来做，奈何楼主对recsys研究并没有那么深入，搞不定这样的方法，所以并没有提。

timeline:
去年11月联系recuiter
2月中前五轮onsite
3月初后两轮onsite
一周后HC出结果，team match中。HC 过了的第二天就有3个组要talk，听说纽约MLE的head count很少？还能有其他机会吗？楼主还是想做一些NLP的application或者infra。不知道在NYC有没有机会。

我是考虑从ds转mle，个人做了很多推荐系统的学习。我感觉两个都不错，推荐系统是目前的大热点，而且还有很多空间提升，机器视觉就不说了，无人驾驶的核心技术之一，肯定有市场的。

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舵主两次射中靶心🎯。实力一览无余。佩服佩服！