亚麻Applied Scientist电面

亚麻Applied Scinetist电面过经, 周四上午面，周五下午电话通知过了， 正在等待约onsite时间

面试总共一个小时。大概45分钟machine learning基础知识，15分钟coding

ML/DL基础知识：
1，什么是gradient descent， 写出weight update公式
2， gradient vanishing/explodin

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ring，本质是个很简单的hashmap题；后面follow up 说如果第二个string特别大，fit 不进一台机器怎么scale；应该是标准的map reduce过程，用几台机器分别处理一部分数据，再合并汇总

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请问楼主，如果只是熟悉statistical learning和CNN是不是不够面试呀？我看到有提到LSTM。谢谢

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谢谢楼主。
请问楼主是CS PhD Machine learning track出身吗？
祝好

同问，楼主PHD是做哪个track呢？面试的applied scientist是做哪个track呢？

BlackPen 发表于 2021-3-14 16:58
谢谢楼主。
请问楼主是CS PhD Machine learning track出身吗？
祝好

并不是，是机械的phd，博士期间用过一些ML相关的东西，毕业也做了半年相关的东西

bottomline123 发表于 2021-3-14 19:50
同问，楼主PHD是做哪个track呢？面试的applied scientist是做哪个track呢？

背景是机械，AS组还没写，所以不知道是什么track，面的组应该是classification/NLP

flyingfatcat 发表于 2021-3-15 11:56
请问楼主，如果只是熟悉statistical learning和CNN是不是不够面试呀？我看到有提到LSTM。谢谢

感觉是RNN部分至少要知道个大概吧，不然被问到什么都说不出来就尴尬了

changfu24 发表于 2021-3-15 13:48
感觉是RNN部分至少要知道个大概吧，不然被问到什么都说不出来就尴尬了

有道理，谢谢！