实习面经求加米

FutureWei：


一面：北京时间2021-11-19

这个公司之前是华为在美国的子公司，后来因为众所周知的原因和华为切割了。我投的是ML的research intern。这个就是聊paper和项目的细节，没有coding。面试官是个白人老头和一个国人大哥，态度都很好。白人老头结束之后还专门给我发个邮件讨论实习项目的细节，感觉希望很大。

11-30 更新

今天终于收到二面的邮件，和IC lab的leader。隔了这么久没消息我还以为没戏了。



二面：北京时间2021-12-2

和lab leader/VP聊了一个小时，全程吹水，除了刚开始问了下项目，没有tech的东西。无法理解这个面试的意义在哪。

北京时间 2021-12-15：

收到offer call。湾区的普通实习包，（8000+1700租房）/月+3000 relocation。

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Amazon(亚马逊) Applied scientist intern

一面：北京时间2022-1-19
第一面主要是code和BQ。 第一面面我的是个印度姐，自我介绍说senior SDE。面试的时候先来了20分钟BQ给我整麻了。code是一到很简单的题，LeetCode 161.遍历一遍即可，但是如果题目稍微变化一下要算编辑距离的话那肯定得用DP了，那样的话我肯定做不出来。最后面就是我问了她几个常规的问题，然后就结束了。整体来看面试的感觉还是不错的，code能做出来是意外之喜，因为在面试之前我没有写过一道编程题。

二面：北京时间2022-1-22
第二面约在下午四点, 主要是ML基础知识和BQ（亚麻的BQ是真的恶心）。面我的是个国人大哥，人很好，我后来查了linkedin还是清华的本科，这边物理Phd毕业之后来做applied scientist。一开始自我介绍之后就问ML的基础知识，从gradient decient开始，到sgd，到local optimal/global optimal。再到convex和Non-convex problem, 再到linear regression需要注意的点。还问了PCA 和SVD的关系，和常见的降维的model。后面就开始问recall和precision什么的定义，还要我根据定义算了一道题。 这个过程大概持续了40分钟。后面面了十分钟BQ，最后十分钟我问了几个常规问

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求求各位给点米，很多面经都要188分以上才能看。









补充内容 (2022-02-15 09:53 +8:00):
我在知乎上更新了，没有米的可以点这个链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/434605090

up up，求加米

say543 发表于 2022-1-24 03:31
已加米 linear regression 要注意的点能分享下吗?  pca 跟SVD 是SVD 是求PCA covariance 求egen vector 的 ...

linear regression 要注意的点 我说的是拟合方面的要注意欠拟合和x x^T矩阵不满秩的情况。 svd和PCA我说的是如果是zero-mean的话，SVD可以直接做PCA。但是我不确定答案对不对

jindiande 发表于 2022-1-24 07:05
linear regression 要注意的点 我说的是拟合方面的要注意欠拟合和x x^T矩阵不满秩的情况。 svd和PCA我说 ...

linear regression 是因为用MSE 所以容易欠拟合 ? 这个不太理解

已加米 linear regression 要注意的点能分享下吗?  pca 跟SVD 是SVD 是求PCA covariance 求egen vector 的方式?

更新，亚麻挂了，不太清楚为什么，不过我本来也不太想去，整个面试体验还是很好的。

感谢分享

求问楼主Tik Tok结果怎么样？也刚面了aml的research intern

E-逆 发表于 2022-2-14 01:48
求问楼主Tik Tok结果怎么样？也刚面了aml的research intern

我今天面二面。

jindiande 发表于 2022-2-14 07:39
我今天面二面。

可以，祝顺利！