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[米群网Offer励志贴] Data Scientist 三个月面试总结

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发表于 10-9-2017 08:17 AM | 显示全部楼层 |阅读模式

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找工作差不多三个月时间,现在已经签了,整理一下面经赞个人品,也希望对于找类似工作的朋友有帮助。
一共面了二十多家(平均每家两轮电面),所以基本上天天面试onsite了五家(四家给了offer),后面还有四个onsite但是因为时间原因和工作内容,我已经签了拿到的一家,就把后面的取消了。

面试过的公司有:google, facebook, amazon, ebay, disney, Dow, hertz, target, lyft, Ford, starups, etc.

目标职位:主要是data scientist和machine learning engineer的职位,但是各个公司也有不同的叫法,比如decision scientist, research scientist, operations research, senior analyst, AI scientist 等等。


背景:Fresh PhD, 只有一次实习

先说一下职位之间的区别:大概可以分为两种,一种是偏向business, 平时工作主要是运用各种technique去解决business problem, 我个人比较倾向这种, 基本上每个公司都有这种职位;另一种是偏向engineering的,以编程为主,大部分只有高科技公司才有这样的职位。

基本流程:

Step 1 内推, conference carrer center/carrer fair, 网申(推荐indeed.com)
Step 2 recruiter screening,这个比较简单,就是简历被选中面试了,简单聊一下背景
Step 3 电面,记得用耳机,找个安静没人打扰的地方,简历打印放在手边;视频面试记得准备白纸,以免面试官问问题需要写出来,也可以帮助自己理清思路,具体内容下面会归纳
Step 4 code challenge, 这个不是CS那种coding test,而是给你一个case study,然后十小时的时间,用python/R去完成这个case study,估计这个是专门针对data scientist的面试,并不是所有公司都有这个环节。
Step 5 电面,这个和之前的电面差不多,有没有这一轮取决于之前的面试表现
Step 6 onsite, 大概是4~6轮不等,也是最累的


面试题总结:

统计,概率,机器学习,operations research 基本上所有概念要熟悉,考的五花八门,从基础的(本科专业课)到高级的(研究生专业课)都有可能考
建议去刷几门公开课,我两个月基本上把能看的公开课都刷了一遍,一定要很熟悉,而且得有一定深度

coding,湾区的公司都要考,leetcode简单或者中等水平,会分析time complexity
面过Facebook machine learning scientist,这是个纯马工职位,基本上就是coding,如果面这个一定要刷题

SQL 大部分考, hackrank (感谢C神告诉我这个网站)

R/Python 至少精通一个,因为data science challenge需要在很短的时间做出来,类似kaggle,不过数据可能更dirty,而且有很多open questions

behavior question 都是一些常规的,网上搜搜都有

具体的问题实在记不得了,反正啥都有可能文

最后祝大家新年快乐,都找到满意的工作!



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Sophia + 30 感谢您的认真和用心的分享!大米满满送上!

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发表于 10-9-2017 08:18 AM | 显示全部楼层
沾沾喜气~恭喜恭喜~大米送上~~~
我们始终相信IT会持续改造甚至创新传统行业,我们始终全面看好咱们的CS专业!
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新米人

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发表于 10-11-2017 10:39 AM | 显示全部楼层
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