找工网MLE VO 被国人坑

LZ本人MS毕业后一直在一家三线大厂工作一年半，做的是核心的search方向。年初被招工网的hr联系，电面过了后约了3月中旬的onsite。其中几个题是　
利口: 最大栈，硬币兑换


hm面：BQ 设计一个消息通知系统
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手写k聚类
深度学习相关八股文

因为LZ本人工作中就是用深度学习做sear

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案他不觉得online latency OK。无语了
都是中国人本以为以上问题不会太大。但没想到收到hr邮件直接挂。已跪 冻结一年 L走远了 这家公司的国人给我的观感太差 不可能会去了。

遇到过一个Google的国人大叔体验特别不好。说什么都是I don't think so. 面完发现我给的答案就是最优解……
move on了。
但遇到过很多还不错的国人。

L家面试官太多了人人都要做面试官才能做promo pkg 所以面试官的质量参差不齐..
这种expect你只有一个答案的很大概率就是面试官自己也没怎么太准备这个题目 只能对着参考答案打分..

Design轮，我用的是FB的那篇双塔模型做向量召回，面试官一直咬定这个design latency不行，我说fb现在都在用，我们自己公司做召回也在用这个方案，有很多optimization可以做例如PQ.

请问楼主，在这个部分做召回你有提Approx. nearest neighbor 做index吗？还是提了ANN + PQ 面试官都觉得不行？最后他觉得怎么做最好呢？

深切的同情你，别灰心

看过two -tower 模型能分享meta 是哪一篇吗?

這家確實面試官水平堪憂 雖然當初他們都給我過了

双塔模型是这一篇Embeding-based Retrieval in FaceBook Search

答two tower完全没问题啊，用two tower来讨论retrieval可以横扫大部分公司的ML design。。。

手写kmeans 那轮是data science coding吗？有没有问别的东西？我的HR跟我说那轮会有2个data sicence的coding question

感谢分享！我明天也要面search相关的组，我也是做dl，也是之前做的双塔，感觉有点concern了，不过，如果真的遇到同一批人，那感谢帮忙避坑了。