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谈谈 ml design 的深度跟广度

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匿名用户-FQTZF  2021-5-21 11:07:12 |倒序浏览

2021(1-3月) MachineLearningEng 硕士 全职@meta - 猎头 - Onsite  | | Fail | 在职跳槽

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今天收到了 feedback
coding 跟 bq 都过了。 但是说ml
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,好的意见会去加大米嗒

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玄学,一共45分钟,ml 整个pipeline那么多内容,有广度就很难有深度。而且面试官风格也很不一样,有的会抓住一点往深里问(有深度但来不及有广度),但有的就只点头(有广度但可能没深度)

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地里匿名用户
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匿名用户-FQTZF  2021-5-21 12:23:17
还有遇上三哥三姐,进来面试的时候就已经打算挂人了。我觉得能做的就是自己好好准备。就是中心极限定理一样。只能自己不断地提高mean。机会来的时候才能提高过的几率。

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mengmeng4263 + 1 很有用的信息!
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karte_polo 2021-5-22 14:33:30 | 只看该作者
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foreversailor 2021-5-22 15:18:28 | 只看该作者
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karte_polo 2021-5-22 16:02:43 | 只看该作者
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匿名用户-FQTZF  2021-5-23 13:41:37
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hikagu 2021-5-23 13:46:34 | 只看该作者
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foreversailor 发表于 2021-5-22 15:18
读survey paper,的确可以对某一个领域会有比较全面的了解,但是ML的领域是在太多了,每一个领域下面不同 ...

我觉得放狗搜blog的确是一个很重要的一步。只读一家blog是远远不够的,而且不同家blog写得具体程度,都不一样。
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karte_polo 2021-5-25 09:05:46 | 只看该作者
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