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[BigData] 刷题很卷,是不是应该考些别的

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上半年试水面面大厂ml scientist居然都是抽中hard题。
特别有一题median of stream,多年没碰heap导致当时思路都没。刷了几个月题,回头发现满满的套路。
只是算法这东西跟做机器学习研究真就是没太大关系。
机器学习本身能考的东西很多,随便推几个公式,bound,依我之前工作时的数据点,要求推一个ELBO都可以团灭95%的候选人。
拙见:算法面试本来就是大厂低成本标准化筛选人才的标准,为啥不搞些杀伤力更大的而且更考察知识体系的测试呢。

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wisdompeak2 2021-9-19 08:07:25 | 显示全部楼层
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国内面试考八股,算是和码农很相关了,为什么也总有人抱怨,你说卷不卷?只要公司面试考啥,啥都会成为套路的。那个时候人人都会backpropagation多元微分,和现在刷题的卷没啥区别。
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find_advice 2021-9-14 12:44:54 | 显示全部楼层
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本帖最后由 find_advice 于 2021-9-13 21:51 编辑

有啊,ml题有得是,你说的是理论题,还有system design。system design分两种,一种是码农面的,distributed system和data pipeline的东西,还有一种设计推荐系统,feature model metric。其实system design才是难点吧,而且跟所谓的研究也没啥关系,应该算工程。

公式其实会个最基础的就行吧,实际占比重最大的不是model,而是洗数据和系统实现。感觉工业界ml做的最如鱼得水的是搞distributed system和network的那帮人。

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find_advice 2021-9-14 12:40:35 | 显示全部楼层
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张大虾不吃鸡 发表于 2021-9-13 20:11
那推导一下svm的duel problem,还是现场表演一个back propagation推衍 :)

这俩比lc hard水多了,基础中的基础,还不如整个quant的概率题
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那推导一下svm的duel problem,还是现场表演一个back propagation推衍 :)

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 楼主| lijuncheng16 2021-9-14 11:19:01 | 显示全部楼层
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张大虾不吃鸡 发表于 2021-9-13 23:11
那推导一下svm的duel problem,还是现场表演一个back propagation推衍 :)

上述两个问题已经听说有人被问到过了。。。
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 楼主| lijuncheng16 2021-9-14 21:07:02 | 显示全部楼层
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find_advice 发表于 2021-9-14 00:40
这俩比lc hard水多了,基础中的基础,还不如整个quant的概率题

哈哈,刷遍绿宝书这个能有点防御力。
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 楼主| lijuncheng16 2021-9-14 21:08:58 | 显示全部楼层
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find_advice 发表于 2021-9-14 00:44
有啊,ml题有得是,你说的是理论题,还有system design。system design分两种,一种是码农面的,distribute ...

system design对应的应该还是ml engineer。大厂这么多scientist,真的要推几个深一点的bound还是很有杀伤力的。
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YangLoveXin 2021-9-14 23:48:31 | 显示全部楼层
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其实可以考虑直接给个项目要求实现XXX feature,onsite 6个小时内做出来,充分体现design, execution, communication的能力以及tech stack的深度。只不过这么搞,throughput会很小就是了

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null; 2021-9-19 20:59:38 来自APP | 显示全部楼层
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国内那种八股文更恶心,纯背书。。。
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