Amazon Applied Scientist 面试经历

1. 背景
我上周参加了亚麻 Applied Scientist (AS) L5 的 VO，这周拿到了 verbal offer。 今天和大家分享下面试和秋招经历。

我去年12月PhD毕业，现在是postdoc第一年，非 CS 专业，但是研究和项目都属于机器学习(ML)应用。去年刚毕业的时候，我还想着混进学术圈，今年找了2-3 AP 教职都杳无音信，再加上本专业的AP的收入实在太低，只能放弃这个转向工业界。今年3月初，我正式开始找工作，leedcode 开始刷题。 因为对自己的背景相对有信心，我没有海投，基本上一次只面一个公司而且只考虑MLE，其中经历了meta面试被取消(4月)，uber eats onsite 挂coding轮(5月，现在庆幸没过，而且我不太喜欢推荐系统)，google 内推被简历拒(6月，hire freeze?)。 时间就来到了7月。恰巧我每年都会去参加一些ML相关的比赛，7月的时候亚麻一个大组举办了一个比较重要的比赛，我参加了并获得了比较好的名次，然后我就和主办方提出了想找工作的想法，并在8月的某个会议上在和 hire manager （HM） 沟通了一下，且获得了面试机会。

2. 电面
在8月底和9月中旬，我参加了两轮电面。

第一轮 HM 面，问项目经历以及 ML depth and breath。ML 主要问 NLP 相关的知识，比如 transformer 的结构，word2vec 的结构之类的。 其中问到了一个很有意思的问题，transformer/LSTM 的时空复杂度，我当时没有回答上来，因为我很少看到文章里面分析这种复杂度，我当时就是从参数量上面阐述了这个问题。实际上如果只考虑transformer的矩阵乘法，在推理(inference)，复杂度应该是 O(nmk)，nmk是对应的矩阵维度。

第二轮 coding 面，一个小

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eath，是希望通过提出一些开放问题 (open question)，来看面试者如何用ML来解决这些问题。有点类似ML system design 的感觉。具体的问题涉及到组内的工作，不详述。我就按照自己的理解，从数据，特征，和模型三个角度讨论了问题。

3.4. LP (5轮)
每轮都会有LP问题，按照HR的说法，每个面试官都会被分到1-3个LP，然后问相关LP的 Behavior question (BQ) 问题，剔除一些和AS暂时不太相关的LP (比如 hire and develop the best)，一共抽考10的LP。很多人都说明了BQ的重要性(50%)，我也就不再赘述了。我准备7个左右的经历来覆盖着14个LP。

洋洋洒洒写了很多字，希望我的这段经历可以帮助大家，祝大家秋招顺利。
( P.S. 同时也给我来点大米, 地里的会员太贵了，为了看其他人的面经，我花了70刀)

请问楼主提到的那些ml比赛能介绍几个吗？非常感谢，已加米

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请问楼主有多少论文呀

probe 发表于 2022-10-11 21:02
请问楼主有多少论文呀

只考虑SCI的话目前是发表4篇，不考虑SCI的话10篇左右，主要有几篇CS顶会和顶会workshop的paper，都是比赛的解决方案和延伸。

🐮哇！

楼主很厉害！！

transformer 的time complextiy 不太理解 是指的是attention or cross attention only ? 他不是有很多模块吗?  另外不知道MP application 能不能share 一些HM 的一些问题 想学习一下

想问一下楼主，
ML问的问题都和deep learning有关吗？machine learning的东西有问吗，比如regressioni classification之类的？
另外，问NLP是因为这个组里面用的比较多吗？还是楼主之前做这个的呢？deep learning 其他领域的知识有问吗？

恭喜楼主！已加米。请问vo后多久收到recruiter的反馈的？是邮件还是电话啊

Alex4gc 发表于 2022-10-12 09:17
恭喜楼主！已加米。请问vo后多久收到recruiter的反馈的？是邮件还是电话啊

上周一周二面试, 所以我预计周五或者周一收到消息. 周一上午HR电话我在睡觉，下午再打电话verbal offer.

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