今天上午面的Trip Advisor Data Scientist 面试。面我的是一位和善的巴西哥哥，一听口音就和我们系一个巴西老师一模一样，职位好像是Lead Data Scientist 管一个大组，本人是MIT的博士后，感觉碉堡了。
前边就是瞎哈拉，聊了一下TripAdvisor都在做什么。然后就是过简历，问了问一个曾经做过的Machine Learning的Project, 问了问怎么处理NLP细节，用了哪些Metrics evaluation. 如何改进。然后你用Python还是R，用过哪些包，会不会Spark之类的。
第二部分就是概念题，什么是bias variance tradeoff. 什么是L1, L2 regularization. 区别和特点有什么不同。你知道什么clustering 办法，K-means有什么缺点和好处。如何确定K-means的K。
第三部分Case Study, 假设TripAdvisor有一个租户要出租自己的房子，没有之前的data, 我们需要哪些数据和特征来建立模型给这个房子定价。定价用什么模型，如果包含文本信息和图片信息的话，如何把这些信息也加入到模型中。
感觉是一次亲切而又愉快的交谈。