linkedin mle onsite奇葩面经

重要的话写在前面 -
1. 除了host manager的这一轮 无任何deep learning知识考查， 整个过程让我感觉我是在面一个银行里面statistical modeling的岗位。2. coding轮非常简单， 无奈面试官水平太差看不懂我的code, 质疑我的code不work

ml system design: 问我的问题是怎样detect corp email or public email。 在我看来这并不能算是一个ml system design, data 不能用user level, 只有a

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ion 还有multicollinearity有关。。感觉像一道银行做risk analyst的面试题

这和我平时的工作内容想去甚远 我们做recommendation, ctr和revenue基本会用deep learning, 涉及不同的nn结构，这个面试内容我是一千个一万个也没有想到这么离谱。。
move on了

add rice , ML design 那轮。我感觉只能用aggregated level 是因为user data 有privacy concern....除了这个  用logistic regression 能搞定吗? 还是有别的要求? gbdt + lr的方式来include cross features 小白背景NLP 有paper or  reference 可以学习这个吗?

楼主啥背景面的是senior/staff还是其他啥别的level啊。。Google FB给我面5，linkedin只给面senior，recruiter说levelfyi不准。。感觉MLE面试里linkedin跟Google meta相比coding和design要求都要低一些，跟Amazon的AS相比ML model要求低一些。。

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这个帖子真的笑死我了，同情楼主，只能说大厂鱼龙混杂：）

同情楼主。想问楼主data coding的题目是啥啊

data coding: 面试官不会python, 问了我好几次我写的是什么.
===这算什么操作？顺便问一下题目。

linkedin 面试variance真的很大，有的人还不多，但很多奇奇怪怪的

比如我遇到做ranking 的hm不懂two tower.....

匿名用户 发表于 2022-8-3 21:56
linkedin 面试variance真的很大，有的人还不多，但很多奇奇怪怪的

比如我遇到做ranking 的hm不懂two tow ...

hhh这么夸张吗，可能是专门做精排的。

jindiande 发表于 2024-2-15 17:28
hhh这么夸张吗，可能是专门做精排的。

two tower 不是精排的步骤吗？ 粗排是协同过滤啊。 还是说专门做 reranking 的？