脸书 FB Data Scientist挂经

Job Hunting Interview
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之前面了 FB Data Scientist 一路到 onsite 最后没表现好 来贡献一份面经希望可以帮到大家。timeline 大概一个月内走完，可以走快一点，我刻意拖了一个礼拜。觉得 FB 节奏还是蛮快的连 HR 节奏也特别快。onsite有签nds只写了个大概。但整体面试感觉非常好，面试官感觉都很厉害而且非常友好。

HR phone screening
介绍组、介绍职位、问了工作内容都用什么语言然后简单问了 SQL，有一题比较tricky

  • explain inner join, left outer join, full outer join-baidu 1point3acres
  • A: student_id, address, B: student_id, name
    • when doing inner join, if you get more rows than expect, why?
    • when doing inner join, if you get less rows than expect, why?

1st Phone-Interview
SQL
三张 tables 分别是 (user_name, sports), (userid, user_name, registration date), (follower id, followee id, following date)
求

  1. How many people are following each sports category?
  2. How many basketball players are following football players？
    Product
    We have a team that works on internal troubleshooting cases from clients. Assume that the reps prioritize cases based on a first come first served model and that you would now be responsible for prioritizing cases. How would you build a ranking system to prioritize cases?

Onsite

四轮

  1. 产品：如何区分在地商家

  2. 产品：SGB 收入下降你该怎么办？

  3. SQL：满基本的各种 join 和算 histogram，主要是要注意 edge cases

  4. Statistics：三个 AB Testing 的 CI 怎么解读？Bais-Variance Tradeoff 解释。

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在地商家指的是 local business 而非星巴克这种国际连锁店，fb 有很多商家，问你如何区分在地商家和非在地商家

sbg 不是很重要，可以想像fb 有个 dashboard看revenue ，看到这条 revenue 线一直下降，问你该怎么办

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想问一下ab testing应该用one-sided testing还是two-sided testing？比如我们希望一个新feature可以增加用户timespent
比如
h0: timespent/dau in control = timespent/dau in experiment group
还是
h0: timespent/dau in control <= timespent/dau in experiment group. 1point3acres
如果是oneside的话，alpah还应该说5还是2.5%呢

一般two side 5%是default。答的时候可以补充一句one side，让面试官感觉你知道这两个的区别。

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多谢楼主分享， 请问你是专门面SBG的吗， 还是general hire？感觉你的面经题目都是偏SBG组里的…我记得我HR发的邮件里面专门说了不会涉及ML相关的问题， 但是居然还考了你bias-variance trade off…感觉有点不按常理出牌

对的，是专门面 sbg 的，我觉得其实 ml 和 stats 有很大的 overlapping 而且问的都是满基本的，所以我觉得也不太算超出范围

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请问楼主onsite完大概什么时候收到消息？昨天刚面完这组， 唯一不同的问题就是被问到了一道概率题。

一週內有消息，很快。

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请问楼主一轮面试的product怎么答得呀？

我覺得我回答的一般般，還是別獻醜以免誤人歧途。
但基本上要注意各種 follow-up 問題，回答一定要想清楚不能夠想到什麼講什麼，我面 FB 的感覺就是面試官都追問很細，你一旦丟出一個想法他們會一直問你讓你 justify 而且要合理與確認真的可行。而不是隨便拋出來的點子。

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这问1. How many people are following each sports category? 指的是当天吗？

不管 date 就算 group by sports count(distinct user)

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这问2. How many basketball players are following football players？怎么知道谁是basketball players 谁是football players 啊？

第一个 table 有资料

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求问楼主三个 AB Testing 的 CI 怎么解读？是什么意思？非常感谢！

三條 CI 的線，有長有短，位置各不同，跟你說這是 AB testing 的結果，問你怎麼解讀為什麼會有這些差異，要怎麼下結論

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请问统计问题里的Bais-Variance Tradeoff 解释是纯解释概念还是给了个问题让你分析其中的bias / variance？

一開始先問，我們在 training 的時候 error 的曲線是怎麼樣，那你覺得 validation 的曲線是怎麼樣，為什麼是這樣，接著很多針對 bais-variance 的 follow-up

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感謝樓主分享 :slight_smile:

小白請問 “三个 AB Testing 的 CI 怎么解读？” 這裡的三個是指哪三個? CI 又是什麼意思呢?

謝謝!