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[找工就业] 介绍Amazon Applied Scientist职位、面试情况和FAQ

   
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 楼主| loochani 2022-7-13 13:35:48 来自APP | 只看该作者
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越来越南 发表于 2022-07-12 18:03:55. 1point3acres
楼主,亚麻AS现在招人吗?
我正在Meta 做mle 实习,由于总所周知的原因要g了。
求问亚麻要招AS ng吗?听说是分组招而不是统招的?求解答求捞…
分组招。不了解现在招ng情况,建议自己看amazon careers的职位。
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 楼主| loochani 2022-7-13 13:38:35 来自APP | 只看该作者
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ucfgut 发表于 2022-07-12 18:58:58
L5 AS total compensation 范围多少呢?外面招的
我看到的DP一般30w+到40w+。不是非常确定有没有可能low ball到20w+
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 楼主| loochani 2022-7-13 13:41:25 来自APP | 只看该作者
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小亩_1f94818 发表于 2022-07-12 18:22:10
求问楼主 亚麻内部 DS如何快速转AS呢? (不考虑组内转的情况下)
其实转成了工资也不会很高,不如跳槽…

否则的话需要找到一个好的老板可以帮你要到AS scope的项目,同时建立起能够support你换title的人脉。比如经常跟Sr AS review你的项目。有AS/SDE review你的code。然后就是顺其自然的事了。

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 楼主| loochani 2022-7-13 13:43:19 来自APP | 只看该作者
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mcran 发表于 2022-07-12 19:06:31
请问ML depth是只根据简历深挖吗?还是无论什么模型都有可能被问到?
常用的模型和简历中涉及到的最好比较熟悉,否则明显是red flag。其它的我觉得可能跟面试官说自己没有太多经验。
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感谢楼主介绍的这么详细
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 楼主| loochani 2022-7-13 13:45:10 来自APP | 只看该作者
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fengyun 发表于 2022-07-12 19:21:09
请问楼主听说AS还有机会发论文?Quant想转去做推荐的组可行嘛?(平时工作和recommendation关系不大,但是ML还是做的)
Amazon很多组还是非常鼓励发论文的。

面试是可以的。不过建议提前看一下推荐相关的论文有个基本的概念,否则ML application 可能会被面的一脸懵逼。

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 楼主| loochani 2022-7-13 13:46:46 来自APP | 只看该作者
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拥抱广阔世界 发表于 2022-07-12 20:41:22
想问一下楼主ng也会考 ml design吗?另外也想问一下关于ml depth方面,在传统机器学习中,除了手推lr还有其他的知识点吗,例如树和svm,adaboost, xgboost会考到什么程度
都会有ML application,但对new grad要求会低一些。

都需要,熟悉到你能够写出伪代码的程度。
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 楼主| loochani 2022-7-13 13:50:02 来自APP | 只看该作者
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wendyliu0406 发表于 2022-07-12 21:26:59
感谢楼主分享,已加米。想请教一下,对于非cs,statistics专业但是有ds相关工作经验的phd是否能通过as的简历关呢
Amazon有很多AS是统计PhD。当然拿不拿到面试我不知道recruiter那边怎么筛选,但多投一些职位拿到面试可能性还是很高的

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 楼主| loochani 2022-7-13 13:52:03 来自APP | 只看该作者
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rewang2016 发表于 2022-07-12 21:47:01
请问楼主 “早期去比较大的ML组” 有没有推荐的组啊?
我个人觉得search, Aws AI, personalization, amazon video的有些组, Alexa的有些组, product graph等等感觉都还不错。(我自己本身也并不了解每一个组,比较凭个人印象)

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 楼主| loochani 2022-7-13 13:55:21 来自APP | 只看该作者
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rewang2016 发表于 2022-07-12 21:50:09
感谢楼主分享,对这个职位非常感兴趣。请问如果普通SDE1的NG进去,想在内部转成AS的话有什么途径,以及如何规划呢?有PhD(非CS/统计),有ML基础知识/课程,但缺少实战的ML项目经验。
我一般建议去那些对engineering scalability/latency要求比较高的science组像personalization/search多锻炼。渐渐的你的skill set可能就不会有那么大的差别了。然后你需要明白刚进去的时候你还是会做更多engineering 的东西,但渐渐的捡一些别人不愿做的dirty work/小的scope的ML项目慢慢练手。另一方向跟manager沟通清楚。

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