Linkedin MLE电面 + VO过经

物理PhD转行做MLE 2年半，在linkedin上被recruiter联系，chat完之后约的面试。

11/9 电面
Given probability distribution [p1, p2, p3...], 每个对应一个number  (1 indexed), generate N random numbers which obey the probability distribution.
这一题比较简单，把它转变成cummulative distribution, 生成一个[0, 1) 之前的随机数，然后用binary search找到对应的数字。重复N次。
然后就是若干ML的基本问题，因为楼主准备充分，回答得特别快，所以基本把他们的题库问完了哈哈，涉及到overfitting，regularization (L1 vs. L2)，logistic regression， SVM，各种常用model的优劣，evaluation metrics，newton method，gradient descent等等我想不起来了。最后实在没题了，最后问了一个和precision、recall等等计算相关的，要画confusion matrix可能会比较好解。

11/18 VO
发现他家真的好喜欢两人组队面试啊，面试官都是两个一起，还经常互相不认识。他们说，that's how we make friends，好欢乐哈哈
第一轮 俄国女 + 国人男的组合。
俄国女感觉可能比较醉心理论，所以都是问的关于model理论的，而且很过细，比如什么是gradient boosting（讲真，这个其实讲清楚蛮难的），什么是RNN，LSTM和GRU区别在哪（其实我觉得实际效果真的区别不大），gradient vanishing/exploding 是什么怎么解决，为什么RNN会很严重等等。反正我就按照我知道的答，有些细节觉得记不清了也没什么大不了的。
然后国人男我觉得就比较注重实际问题，问了一个2-step model识别resume， 一个generate search result， 一个ranking，遇到问题发现model不work怎么debug。楼主就和他进行了热烈的讨论。

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总的来说，linkedin的MLE面试质量还是很高的，问的问题都很仔细，也很切合他们的兴趣和expertise。
今天收到HR说过了。接下来应该会team matching。
打字好累好累啊，求米打赏！来看其他的面经，谢谢！

矩阵那道题的原型应该是find celebrity
ind = 0
for ii in range(n):
     if not m[ind][ii]: ind = ii
     elif ii+1<n: ind = ii+1
return ind

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我也是18号on-site 今天通知team match，楼主你面的是L3还是senior呀？我只有不到一年经验，所以只给我L3

沾沾喜气～

heanmen 发表于 2021-11-23 21:52
我也是18号on-site 今天通知team match，楼主你面的是L3还是senior呀？我只有不到一年经验，所以只给我L3

同喜呀！我match的是L4，可能就是经验稍微占了一点优势

一只慢吞吞的鱼 发表于 2021-11-24 10:00
同喜呀！我match的是L4，可能就是经验稍微占了一点优势

恭喜楼主！！博士+两年多经验是不是可以冲一下linkedin staff呀

一只慢吞吞的鱼 发表于 2021-11-24 10:00
同喜呀！我match的是L4，可能就是经验稍微占了一点优势

恭喜恭喜，楼主好强

恭喜楼主。想问一下recruiter是LW吗？

半截青尖椒 发表于 2021-11-24 16:16
恭喜楼主。想问一下recruiter是LW吗？

是的呢

恭喜楼主！想问一下矩阵那道题有唯一解吗 为什么O(n2)不是最优呀？