Google DSE 面经（附回答）

五月份面的Google L3 Data Science Engineer岗位，现在终于有空写一波面经 回馈大家～我把我当时的回答也写在里面了，欢迎大家讨论！
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电面：后来复习VO的时候发现每一道题题都在地里出现过！所以这里就快速说下，大概考了这些题：
1. sample size = 1时怎么判断是不是从N(m,1)中sample的，用什么test，test statistics怎么算，95%CI怎么算（要公式）。
2. 开放题：从MTV随机招人做问卷来研究education是否lead to higher salary，你怎么看。 我：a. MTV不一定能generalize到整个population（面试官说population是全美国），有selection bias。b. 如果想推断出causal effect需要eliminate confounders和mediators，需要复杂的design。
3. 开放题：用户在搜索栏搜索有颜色的物品时会给他们推一个问卷，问他们最喜欢的颜色是什么，可选项是红、蓝、绿。我：a. 用户的回答可能会有bias，因为是他们搜索的时候才会蹦出问卷。b. 颜色选项太少。c. 选项的顺序也可以randomize一下。
时间久远，别的有点忘了，反正都是地里原题～～
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VO：还是说general hire，总共五轮，一轮intuition+communication，两轮stats+communication，一轮coding，一轮bq。
第一轮：intuition+communication
前半部分自我介绍，要我讲了简历里一个很靠下的research project，面试官小哥哥follow up了两个问题，问

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得很好，背景超级match，但最后还是挂在hc了。说statistics还是差一点点，但是非常close了，还说什么下次一定。
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总结：我觉得google dse真的比我这次面的别家难好多，而且真的非常非常非常侧重stats。虽说我现在日常工作主要是ml和modeling，但我master学的biostats，本科也学了很多stats的东西，四舍五入也能算是统计背景了吧！而且明明面试前还废寝忘食复习了两个礼拜5555
面试的时候我问了那些面试官日常的工作，其实很多也会有建model啊调参然后比较结果之类的，面试关于ml的东西却一个字都没问过… 不过面试体验非常好，面试官都很nice很友善（除了有一轮莫名其妙被放鸽子，面试时间过了十分钟才告诉我，但hr快速反应 后面也给补上了）

Anyway，感谢大家看到这里，希望在准备面试的大家好运🍀！也欢迎大神们多多讨论本菜鸡答不出来的问题！撒花～

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请问楼主面试feedback是positive吗 现在是都先team match再过hc吗

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谢谢分享！请问lz第二题硬币的第一个simulation大概是怎么写的呀

1. sample size = 1时怎么判断是不是从N(m,1)中sample的，用什么test，test statistics怎么算，95%CI怎么算（要公式）。
楼主这题怎么答呀？求思路谢谢！