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匿名用户-IXLWQ  2021-9-8 07:09:31 |倒序浏览

2021(7-9月) 分析|数据科学类 硕士 全职@meta - 内推 - 技术电面 Onsite 视频面试  | 😃 Positive 😐 Average | Pass | 在职跳槽

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新人第一次发帖回馈地里,不设限制了,不过冲了三个月会员看面筋了,求一点大米回回血,谢谢大家。
我尽量把思路写的详细一点

第一轮:
Product Sense:
1. 如何用f现有数据分辨用户是不是在家:
我答的是首先定义“家”,讨论了半天,最后跟面试官确认说长期在一个地点过夜算不算家,面试官说算。于是这题过了。就是在睡觉时间之前/起床时间之后出现最多次数的gps定位。
. 1point3acres
2. 现在有一个产品叫portal,必须插电,必须固定在一个地方,可且只可用来打fb旗下产品的电话、视频。可以人像跟随,问怎么找target用户。
这题我听到这里已经晕了,我想说这产品要怎么卖。于是随便答了一些乱七八糟的framework,面试官不满意,引导说怎么找到power用户?.--
我说找power用户的话肯定是要找用fb用户里面经常在固定地点的(呼应第一题),然后经常用fb打电话视频的,从这一部分用户入手。好像满意了

3. 产品投放市场了以后,怎么知道好不好?
答说看metrics,usage: average# of calls/portal owner/per day。growth: same metrics but whether it increases as time progresses。面试官没说话点了个头. 1point 3acres
这里蠢了,忘记答说可以survey,survey啊同志们!!. Waral dи,

SQL:
SQL没什么特别的,一个表一栏是caller一栏是receiver,还有一些地理信息什么的,问有多少用户在今天在法国打了电话。
这里注意打电话可以是被动接电话也可以是主动打出电话的人,所以要把两列column先union再count。f家很喜欢出这种需要用一点点巧思的sql题
. 1point 3 acres

第二轮:
Product Sense:. 1point3acres
UI缩小25%那一题:
1. 问如何衡量这个产品的表现。
答先定义goal,我认为有三个goal,第一是inventory consumption,可能有很多人每天有很多newsfeed没看完,缩小帮助用户更快看完。第二是engagement,快速看可以快速看到自己感兴趣的内容,所以会提高engagement。第三是ads revenue,看的更多更快所以会更有可能看到感兴趣的广告。面试官点头
于是按照这三个goal讲了对应的metrics,第一是%of newsfeed v
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ream anyways。

2. 假设现在没有模型来探测假申请,如何建模-baidu 1point3acres
这里建议搜来读一下facebook的research paper - DEC,社交平台里面fighting against fake news/accounts is always a big topic,一定要提前准备这类话题。还有新产品launch,growth也是大头,没事大家多做做功课肯定ok。
整个这道题有一个非常大的坑,就是要小心一定不能用接收申请之后发生的事来建模,比方说你通过了假申请,别人给你发了个病毒网站,你点进去了发现是病毒,于是举报,用举报来做feature是不可以的,因为我们要探测的是申请本身的真假,那你收到申请的那一瞬间你是没有办法知道要不要举报的。所谓的data leakage。.1point3acres


整个面试大概从6月初一直持续到了8月中,楼主没有tech背景,所以没有tech背景的小伙伴也不要气馁。面筋我的建议是,看到题先自己脑子里过一遍,再去看别人的答题思路,取长补短。面试完了也不要焦虑,不要怀疑自己,因为每一轮都只有半小时,很有可能你答完了发现漏答了几个点,没关系的,你来不及想别人也来不及,自信一点,准备充分,把最主要的点答全了就可以。

大家加油。.1point3acres
. 1point3acres

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地里匿名用户
匿名用户-IXLWQ  2021-9-8 12:36:13
匿名者 发表于 2021-9-7 18:35
谢谢分享!可以求一个fake news research paper的链接么~感谢

research.fb.com 里面找关于deep entity classification的publication
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匿名用户-IXLWQ  2021-9-8 12:38:16
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匿名用户-IXLWQ  2021-9-10 08:48:09
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匿名用户-IXLWQ  2021-9-11 13:02:33
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匿名用户-IXLWQ  2021-9-12 13:41:23
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匿名用户-IXLWQ  2021-9-12 13:46:07
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已加大米。谢谢。
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匿名用户-K0GAU  2021-9-8 09:35:10
谢谢分享!可以求一个fake news research paper的链接么~感谢
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Moremore_o 2021-9-8 11:25:43 | 只看该作者
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很详细!谢谢lz,例如是年龄分布的问题,那就找出两个国家相似年龄的group,再去比较各种metrics,如果差的不远,表示确实是年龄的distribution造成的,这句话没怎么理解。。为什么是metrics差的不远表示是年龄distribution造成的
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谢谢分享!如果可以的话可以分享一下product sense有看什么书准备吗?
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匿名用户-IXLWQ  2021-9-9 00:05:07
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raven123 2021-9-9 09:00:56 | 只看该作者
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interview level E5/E6?
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匿名用户-8IUKL  2021-9-9 12:23:35 来自APP
谢谢lz分享。请问detect fake request 的模型的feature是不是跟detect fake account差不多呢? 区别在哪里呢? 我觉得看request 是不是fake 还是要看发出request的account吧
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WEIMT 2021-9-9 17:23:32 | 只看该作者
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已加米;可以问下楼主是newgrad还是社招呢
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