Quora Machine Learning Engineer电面

贡献一下Quora ML Engineer一面的面经。继续~不扣自己米的呀

Quora家ML Engineer一面是ML知识考察,不涉及编程。至少我的邮件里是这么说的。。面试体验挺好,感觉是目前最喜欢的面法。
面试官简单介绍了一下自己并让我简单介绍自己以后就开始提问了。提问方法是提出若干scenario,然后让你设计解决办法,并在此过程中疯狂追问涉及到的model。
举例:面试官提问如果区分good comment和bad comment。我回答了这是一个binary classification问题并提了几个model (logistic regression, SVM)。然后面试官开始疯狂追问,问的非常细。比如logistic regression的公式?怎么train?gradient descent怎么做?有几种gradient descent呀,你会怎么选择?一定能收敛到全局最优吗?learning rate怎么选?问完以后开始问SVM,也是类似的问法。详细介绍SVM?比较SVM和logistic regression?后来还提到了word2vec,于是面试官又借机狂问了一通neural network。反正就是穷追猛打,稍有涉及的都要问个一清二楚,但并没问什么很复杂的model(可能我也没提什么很复杂的model吧==)。个人感觉是自己提到的东西一定要非常清楚,因为面试官会详细问到每个vector代表啥,vector里的值怎么取。

攒人品求下一轮~

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最近也在跟他家約時間

求问楼主,Quora ML有几次电面啊!

我不是很确定,因为我已经挂了,虽然并不知道为什么==recruiter来的时候好像说过MLE的电面比sde多一轮,那后面至少还有一轮电面吧。

lz大约多久得到的update哈?