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斯奈普 MLE 昂赛挂经

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匿名用户-WBBAM  2021-12-8 03:59:18 |倒序浏览

2021(10-12月) MachineLearningEng 硕士 全职@snapchat - 猎头 - Onsite  | 🙁 Negative 😐 Average | Fail | 在职跳槽

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昂赛分两天共6轮,2轮coding,1轮ML基础知识,2轮design,1轮简历+BQ

coding
1. 一道题,给一个unique array,要求subset满足max(subset) + min(subset) < k, 问有多少种这样的subset
2. 两道题,都是原题,1. 物流,2. 散尔酒,follow up是打印出path

ML基础知识传统ML和NN都问到一些,深度广度都有,有印象的问题比如聊到batch normalization,会问原理和好处,线上是怎么serving的

design
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总体来说,最近面ml design的个人体验就是相对于general system design,ml design可能更强调背景match,CV NLP recommendation之间差别挺大的,不擅长的领域比较不容易答得很深入。不过找工作本来就是双向选择的过程,找到match的组双方都会比较开心。

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