Scale ML Engineer Intern面经

地里对这个公司的介绍和面经少得可怜，我再来提供一个数据点吧。。。我申请得是ML Search Engineering实习，但万万没想到，一个实习岗也要面5轮，算是经历最难的一个公司了。。。

第一轮，take-home assessment
这个和所有其他人说的一样。给一个cv的题和一个nlp的题，选一个做。给一周的时间，如果时间不够的话，还可以申请延期。我拿到题的时候正好是上一个实习的最后两周，我跟hr申请延后了2周。题我选的是cv，只改了一个loss，其他基本啥都没动，最后iou只有0.4就交上去了。本以为没啥希望，结果竟然给我过了。我也不清楚这个轮究竟考察的是个啥。

第二轮，ML coding
这个也和其他面经一样，主要考察numpy和matplotlib。问题是生成10个0到1之间服从uniform distribution的数，然后问第6大和第五大数之间的差服从什么分布。答案是beta distribution。但可能面试侧重的是你能不能把histogram画出来，然后通过数据去验证你的猜想。
Follow-up questions:
1. 用什么方法计算beta distribution的参数alpha和beta？most likelihood estimation
2. 怎么实现MLE呢？我：要不手动求导，找到critical point；要不用gradient descent
3. gradient descent的代码你怎么写？最后时间到了没写完
感觉：心累

最后三轮是背靠背面的
第三轮，ML fundamentals
面试官和第二轮是同一个人。。。感觉他也没啥准备，迟到了5分钟，然后开始聊我的research。整个过程属于聊到哪算哪，根本没有章法。问题估计可能也是这位大哥拍脑门现想出来的。问的问题包括但不限于：

• variational autoencoder是啥？
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  喜欢什么氛围的工作环境？我：不卷的那种。。。反正我个人受环境影响很大，在有毒的环境我肯定干不好
• 目前为止，你完成过最难的挑战是什么？我：学会push别人。。。这个对别人来说可能不算啥，但是对我来说挺难的
• 什么使你做的转变？我：因为上次在google的实习项目眼看就完不成了，host的review还特慢，也不敢催。突然有一天就觉得，x，这个是老子的实习，凭啥要死在你手里，赶紧给爷review！
  

总结
这已经可以算是我经历过最难的一家面试了。总体感觉，scale跟外界的刻板印象还挺符合的。第一，高学历牛人多。面试我的四个人，两个斯坦福PhD，一个JHU phd，恐怖。第二，卷。除了最后一轮之外，每个面试官都像要赶火车一样，语速巨快，连读及其严重。而且基本不打招呼，面试匆匆而来，匆匆而去。。。现在还没拿到最终结果，不过就算给我offer，我大概也会犹豫一下要不要接，因为本人的肝貌似不是很符合他们的企业文化。

能拿到ta们家的面试机会，lz也很厉害

lz什么时候面试的呀？然后后续如何？

匿名用户 发表于 2022-10-24 14:30
lz什么时候面试的呀？然后后续如何？

面试是在10/19，今天刚收到拒信。。。

匿名用户 发表于 2022-10-24 16:28
面试是在10/19，今天刚收到拒信。。。

害，听着那么卷感觉其实拒不拒也无所谓了。。。
从文字描述什么的能感觉出来lz很厉害的，后面offer肯定很多，祝一切顺利！！

微信用户_b72e745 发表于 2022-10-24 21:01
害，听着那么卷感觉其实拒不拒也无所谓了。。。
从文字描述什么的能感觉出来lz很厉害的，后面offer肯定 ...

谢谢，我们共勉