图钉VO挂经

虽然还有一轮没有面，但已经跟HR说不用继续互相折磨了。onsite 面了两个组非常累，还剩一个之前schedule错了的ML practitioner， 但是觉得已经没有必要了。
1. ML Design. 题目是在地里看过很多次的design search autocomplete recommendation, 但是面试官表示不想听NLP modeling的部分，先回答好一个concrete solution how to store historical search query。 瞬间懵逼，想到之前leetcode上有用trie来做这个的，没等说完就被打断，让我说pratically how to store these unstructure data to make retrieving query  efficient, 思绪全乱，hashing? how to hash。。。。 前一天还准备过这道题ML design，没有想到全部时间在回答更像infra的问题
2. 两个HM 轮，因为两个HM的background不太一样，一个问的我都是统计的问题，anomaly detection, 例如：平时conversion 100, 某一天conversion 1000，怎么统计上判断这1000是不是abnormal. 另一

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rid

# g = [[0,1,0,0,0],
#      [0,6,0,1,0],
#      [0,0,0,1,0]]

# travel from 0,0 to 2,4
# 1 life  : shortest number of steps = 10
# 2 lives : shortest number of steps = 8


我尽量把问过的问题都写详细。感觉他们家会想要引导你说跟他们的experience更接近的答案，如果experience不太接近，就很难受了。哎，很难过，面完觉得自己好像什么都不会，从来没有接触过Ads, 临时抱佛脚一堆，好像最后也没有什么用。产假已经要结束了，onsite fail 100%

coding是利口 伊尔酒山的变形。grid里的 1 不能过，6 - monster可以踩过去，一共k - 1 次踩的机会

推荐楼主看下fb那篇文章
1）例如我说logistic regression 对数据处理需要scale 和 normalization，follow 问还需要做什么extra的可以提高performance, 但是tree不需要:
    一个是LR assume linear relation among inputs and can not capture cross product relations, needs manual hand feature engineering, like using tuples 'AND', tree structures are nonlinear models, can capture cross product features by its own; 另一个是tree can handle categorical features, LR needs covert this into vector or embeddings.
     
2) 还有很多NN参数的问题， position bias怎么解决。还有，是问因为用来做traning 的data是after auction的，然后这个model的作用是给auction提供bid的依据的，也就是说training data和predict data not in the same distribution, how to deal with it?

position bias: when training models, take position bias as parameters, or as separate modules, when inference, set position bias as fixed number, or take off this module.

第二问想不出来，有高人指导一下吗？  

请问楼主面的是哪个组啊？

yvettedudu 发表于 2021-08-10 19:47:58
请问楼主面的是哪个组啊？

Ads measurement 和 ads intelligence

请问什么可以提高logistic regression 但是tree不需要？想了半天没想到

xiafanai13 发表于 2021-08-19 14:14:54
请问什么可以提高logistic regression 但是tree不需要？想了半天没想到

我想的是transformation，box-cox这些

哇，这面试的确考察的面很广很深。楼主能记得这么清楚，不容易！

pat pat 干巴爹

匿名用户 发表于 2021-11-16 10:31:56
推荐楼主看下fb那篇文章
1）例如我说logistic regression 对数据处理需要scale 和 normalization，follow 问还需要做什么extra的可以提高perform

你好，文章链接能分享下嘛？谢谢

胖娃娃阿夏 发表于 2021-11-21 21:46
你好，文章链接能分享下嘛？谢谢

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