Time line:
-9.25 career fair上
-11.5 电面
-11.9 收到onsite邀请
电面60min:
面试官：PhD美国小姐姐
- 自我介绍和简历聊了快30min: 根据一个project问了很多问题比如你觉得这个问题有什么困难有待解决？你的研究做了什么努力去改进？如果你有时间继续做还想做哪些改进？在实际有什么应用？
- Cross Device 问题：
如何在用户不登录的前题确认不同device的用户是同一人？
准备：
- 有个面经推荐了的->“Mining of Massive Datasets （重点看看similarity和recoomendation system的章节，有不少有用的概念）当然，你也要浏览一下wayfair的网站，看看wayfair的产品都有哪些feature （price，manufacturer，specification等等），聊的时候起码知道能从那些方面描述产品 ”
- 第二篇参考的面经：https://www.1point3acres.com/bbs/forum.php?mod=viewthread&tid=308580&extra=page%3D2%26filter%3Dsortid%26sortid%3D311%26searchoption[3046][value]%3D63%26searchoption[3046][type]%3Dradio%26sortid%3D311%26orderby%3Ddateline
问题：1. 对business有什么帮助？ Recommend合适的商品、用户分析
2. 用什么model/feature构建预测模型（比如输出就是0/1）？linear regression model、feature：IP地址/Cookie/浏览商品的相似度
3. 每个feature会问为什么这么选？feature有大有小怎么办？ 我回答是让所有feature都在0-1之间其实我也不太清楚是否可行。。。
4. 简单说一下regression的流程？cost function为什么要用（预测值-真实值）的平方？
5. 用什么metric评价？我有点蒙。。回答accuracy好像不对。。。precision recall也不太满意。。。这里可以应用ABtest吗？瞎说一通
6. 简单分析，比如False Negtive和False Positive哪个的影响更大？- 问她问题
第一次分析case聊的我脑壳疼，今天收到onsite邀请说最早12月初，有点来不及，求问这种情况怎么办？& 求问wayfair实习怎么样啊感觉地里有评价不好？