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比基尼海滩超级霸主
编辑于 2021-06-04 20:43
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虾皮|数据科学|一二面面经(已挂)

我看牛客网上关于虾皮数据科学的面经实在是太少了,我就来分享一下~😉
之前投的是虾皮的机器学习工程师,结果一面90 min的技术面以后把我挂了并推荐到了数据科学岗(和机器学习平台相关)
机器学习工程师的面试流程是先两轮技术面再hr面,而数据科学岗是先hr面再三轮技术面:
  1. hr面
  2. 90 min技术面:和tech lead,主要考察coding和数据结构算法问题
  3. 60 min技术面:和tech manager,主要考察机器学习的专业知识
  4. 30 min技术面:和数据科学部门主管,考察技术和项目经历
5.4 hr面(15 min)
是个印度小姐姐,略有口音,大概就是问介不介意新加坡工作,简单介绍一个项目,目前手上的offer,期望薪资等等,好久没飙口语的我舌头都要打结了,语无伦次
hr面以后等了20多天才有一面的消息,中间问hr就说在讨论,我实在想不出hr面有啥好讨论的。一度以为自己挂了,但挂在hr面也太没面子了,要挂也要挂在技术面呀😆

5.28 一面(90 min)
对面是两个面试官,目测都是中国人,其中一个年长一点的女性大部分时候都是旁听,但全程英文,大家三个中国人都操着中式口音和语法在尬英语😅
  • 自我介绍
  • 介绍一个最有挑战性的项目,遇到了什么难题,你怎么解决的?
  • 出了两道场景题,第一题的意思我都没搞明白,多次沟通还是不懂以后,面试官换了第二题,我也是一脸懵逼hhh,题目出在我的知识盲区:
  1. 一个central ***** system如何label image?(大概是这样,好像涉及到object识别,anyway,I don't know)
  2. 设计一个系统,如何批量处理机器学习模型的需求?(这个岗位确实是关于机器学习平台搭建的,从这个问题我深刻意识到我和岗位不太匹配)
  • 最后出了两道算法题
  1. 写一个类,构造器 (N)表示存储的数字不能超过N个,input (n)表示加入一个数字n,recent (k)表示输出最近加入的k个数字,e.g. N = 3 input (1) input (2)  input (3)  input (4)  recent (2)  input (5)  recent(3)     输出:[4, 3]   [5, 4, 3]
  2. 给定一堆任务的依赖关系,(A, B)表示B依赖于A,说明B得等A执行完成以后才能执行,假设每个任务执行时间一样,求最快的执行方式,同一时间执行的任务放在同一组,组的编号从1开始,按顺序输出所有组
面完以后我觉得很凉凉了,没想到又收到了二面,安排在6.3,如果二面过了,6.3同一天马上安排三面,所以6.3我就能结束所有的技术面😊求一波牛牛的好运~🙏

6.3 二面(60 min)
面试官人很nice,看起来也像是个中国人,但中文不太清楚的样子,可能是华人吧,一上来他首先介绍了一下他们部门的业务,确实都是和机器学习平台相关,脱离模型
  • 自我介绍
  • 面试官先问了一个和机器学习无关的项目:在AWS上搭建API,后面才知道平台和API这些有关,也有一些offline的数据要处理,反正机器学习平台是我的知识盲区,他最后又问我如何设计一个机器学习的API,我:阿巴阿巴
  • 介绍和机器学习项目,问了项目细节,比如LSTM的优点
  • 从数据处理到训练的全过程,他提到了hyper paremeter(超参数),一开始我还不懂,问他能不能告诉我中文,他特别好的帮我google了一下
  • 详细介绍平常怎么进行模型选择,提到了决策树、随机森林、XGBoost,中途泰勒展开不会说,说到一半求助眼神望向小哥,小哥也帮我接了,感动
  • 有什么想问我的?这里我和面试官聊了一会,他也觉得我其实和这个项目不太匹配,我更适合engineering,说帮我再和hr说一下
hr后面发邮件给我说他们团队还需要更多时间讨论,暂时取消待会的三面,有通知再发邮件给我。希望能尽快有个好消息吧~🙏

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