u*******g
发帖数: 1808 | 1 觉得这东西就是越面越有感觉，上周面的三个应该都能有offer。
目前有三个地方最感兴趣，等都有了消息比比就可以定了。这周终于应该结束了，找工
作实在太累了。
给后来人点建议吧：
统计背景的面试it公司，不要刷题了。至少不要刷算法的题目。我听几个人说过面统计
职位按照马工准备。对自己的统计知识挺自信的，但是算法没把握。所以刷题时候只看
算法题目。我刷题花了挺长时间。但是google 微软面试一点都没用上。Amazon给了
onsite，但是我没时间去了。amazon电面时候也没有考算法的，想考sql但是被我拒绝
了。
药厂和政府的technical问题并不多，准备好了job talk，面试时候做好自己就行了。
都挺容易的。job talk尽量让人家感觉有难度，有广度，但是一定要易懂。难度让人家
觉得你有水平，广度让人家觉得你做的东西有很多可以在这里用得上，易懂是交流的关
键，如果没听懂你做什么就全完了，而且还说明communication不好。
杜邦是我第一个pass掉得地方，但是他们的面试挺有意思。包括一个tour，带着你在蔬
菜大棚和实验室参观，还给讲了三大产品的研发过程。
google是我的第一个onsite，也是目前唯一个被据掉的，有兄弟当面试官做内应都不管
用。也许应该先拿几个不太愿意去的公司练练手，然后再上自己list里面比较靠前的公
司。
还有就是回答问题多点交流。
我被问过logistic regression为什么不能用linear regression代替。面试官后来告诉
我其实就是“error assumption 不同”。这其实就是我的第一反应，但是我当时想这
么浅显的事情怎么能是google的面试问题的答案。于是就直接讲了不少用错了error
model导致的后果。
我被问过 sampling from normal distribution时候见到小于1的数字就不report，坐
test怎么影响type1 error。我在白板上咣咣咣的把trancated normal distribution的
公式写出来然后理论的写出了计算error的式子。最后很自豪的拍拍手well done，但是
面试官面无表情一言不发。然后就是下一题了。知道他的report写的不好，所以猜他也
许就不懂怎么算，只是想听我说intuition error变大还是变小。当然不排除那个阿三
想黑我。 |
g*********e
发帖数: 14401 | 2 我在白板上咣咣咣的把trancated normal distribution的
公式写出来然后理论的写出了计算error的式子。最后很自豪的拍拍手well done
你自己写完然后说”well done?" |
m******3
发帖数: 184 | 3 good catch
【在 g*********e 的大作中提到】
: 我在白板上咣咣咣的把trancated normal distribution的
: 公式写出来然后理论的写出了计算error的式子。最后很自豪的拍拍手well done
: 你自己写完然后说”well done?"
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m**********4
发帖数: 774 | 4 非常感谢分享！LZ面过哪些IT公司？我知道google的quant marketing组就是只要一些
统计知识，面面R问题，写程序一点也不需要的。但我面过L家的data scientist，要白
板coding。我个人感觉不需要coding的统计没有很大的前途。ML＋CS应该是今后的主流
。你amazon面的是什么title啊？ml engineer？
还有你最后一题能否说详细点? null hypothesis是什么？mean == mu or mean > mu
或者是别的? 多谢！
【在 u*******g 的大作中提到】
: 觉得这东西就是越面越有感觉，上周面的三个应该都能有offer。
: 目前有三个地方最感兴趣，等都有了消息比比就可以定了。这周终于应该结束了，找工
: 作实在太累了。
: 给后来人点建议吧：
: 统计背景的面试it公司，不要刷题了。至少不要刷算法的题目。我听几个人说过面统计
: 职位按照马工准备。对自己的统计知识挺自信的，但是算法没把握。所以刷题时候只看
: 算法题目。我刷题花了挺长时间。但是google 微软面试一点都没用上。Amazon给了
: onsite，但是我没时间去了。amazon电面时候也没有考算法的，想考sql但是被我拒绝
: 了。
: 药厂和政府的technical问题并不多，准备好了job talk，面试时候做好自己就行了。
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c******y
发帖数: 3269 | |
s***l
发帖数: 278 | 6 well, done.
【在 g*********e 的大作中提到】
: 我在白板上咣咣咣的把trancated normal distribution的
: 公式写出来然后理论的写出了计算error的式子。最后很自豪的拍拍手well done
: 你自己写完然后说”well done?"
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t*********h
发帖数: 941 | 7 如果你对ml感兴趣 其他还有不少地方可以试 Microsoft, Yahoo Labs, etc.
【在 u*******g 的大作中提到】
: 觉得这东西就是越面越有感觉，上周面的三个应该都能有offer。
: 目前有三个地方最感兴趣，等都有了消息比比就可以定了。这周终于应该结束了，找工
: 作实在太累了。
: 给后来人点建议吧：
: 统计背景的面试it公司，不要刷题了。至少不要刷算法的题目。我听几个人说过面统计
: 职位按照马工准备。对自己的统计知识挺自信的，但是算法没把握。所以刷题时候只看
: 算法题目。我刷题花了挺长时间。但是google 微软面试一点都没用上。Amazon给了
: onsite，但是我没时间去了。amazon电面时候也没有考算法的，想考sql但是被我拒绝
: 了。
: 药厂和政府的technical问题并不多，准备好了job talk，面试时候做好自己就行了。
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u*****o
发帖数: 1224 | 8 对啊对啊lz，可以多说说面的都是哪些公司吗？是不是基本板上长提的大牌们都可以去
试试？还有公司都要会R/SAS吗？
【在 m**********4 的大作中提到】
: 非常感谢分享！LZ面过哪些IT公司？我知道google的quant marketing组就是只要一些
: 统计知识，面面R问题，写程序一点也不需要的。但我面过L家的data scientist，要白
: 板coding。我个人感觉不需要coding的统计没有很大的前途。ML＋CS应该是今后的主流
: 。你amazon面的是什么title啊？ml engineer？
: 还有你最后一题能否说详细点? null hypothesis是什么？mean == mu or mean > mu
: 或者是别的? 多谢！
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b********d
发帖数: 720 | 9 牛人！
这么多offer，我好嫉妒，嗯
【在 u*******g 的大作中提到】
: 觉得这东西就是越面越有感觉，上周面的三个应该都能有offer。
: 目前有三个地方最感兴趣，等都有了消息比比就可以定了。这周终于应该结束了，找工
: 作实在太累了。
: 给后来人点建议吧：
: 统计背景的面试it公司，不要刷题了。至少不要刷算法的题目。我听几个人说过面统计
: 职位按照马工准备。对自己的统计知识挺自信的，但是算法没把握。所以刷题时候只看
: 算法题目。我刷题花了挺长时间。但是google 微软面试一点都没用上。Amazon给了
: onsite，但是我没时间去了。amazon电面时候也没有考算法的，想考sql但是被我拒绝
: 了。
: 药厂和政府的technical问题并不多，准备好了job talk，面试时候做好自己就行了。
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h******s
发帖数: 3420 | 10 你是Phd 用 R 的吧
【在 u*******g 的大作中提到】
: 觉得这东西就是越面越有感觉，上周面的三个应该都能有offer。
: 目前有三个地方最感兴趣，等都有了消息比比就可以定了。这周终于应该结束了，找工
: 作实在太累了。
: 给后来人点建议吧：
: 统计背景的面试it公司，不要刷题了。至少不要刷算法的题目。我听几个人说过面统计
: 职位按照马工准备。对自己的统计知识挺自信的，但是算法没把握。所以刷题时候只看
: 算法题目。我刷题花了挺长时间。但是google 微软面试一点都没用上。Amazon给了
: onsite，但是我没时间去了。amazon电面时候也没有考算法的，想考sql但是被我拒绝
: 了。
: 药厂和政府的technical问题并不多，准备好了job talk，面试时候做好自己就行了。
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u*******g
发帖数: 1808 | 11 well done
当然是自己心里说的，说出声来就太那个了
【在 g*********e 的大作中提到】
: 我在白板上咣咣咣的把trancated normal distribution的
: 公式写出来然后理论的写出了计算error的式子。最后很自豪的拍拍手well done
: 你自己写完然后说”well done?"
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u*******g
发帖数: 1808 | 12 it公司，写程序当然是必须得，但是cs的算法和统计的完全两码事
统计写程序是你要有一个好的统计方法，然后自己写程序implement。cs感觉是各种简
单task怎么最快的实现。
最后一题hypothesis就是你说的那个
【在 m**********4 的大作中提到】
: 非常感谢分享！LZ面过哪些IT公司？我知道google的quant marketing组就是只要一些
: 统计知识，面面R问题，写程序一点也不需要的。但我面过L家的data scientist，要白
: 板coding。我个人感觉不需要coding的统计没有很大的前途。ML＋CS应该是今后的主流
: 。你amazon面的是什么title啊？ml engineer？
: 还有你最后一题能否说详细点? null hypothesis是什么？mean == mu or mean > mu
: 或者是别的? 多谢！
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u*******g
发帖数: 1808 | 13 实际手里只有两个正式offer
其他都是unofficial的或者等消息
【在 b********d 的大作中提到】
: 牛人！
: 这么多offer，我好嫉妒，嗯
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u*******g
发帖数: 1808 | 14 是
【在 h******s 的大作中提到】
: 你是Phd 用 R 的吧
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u*******g
发帖数: 1808 | 15 微软面了
schedule的都面完了之后，又临时加了一轮，是他们team的老大的老大，按理说应该有
offer了
等到现在hr还说feedback没那全，不知道怎么回事
【在 t*********h 的大作中提到】
: 如果你对ml感兴趣 其他还有不少地方可以试 Microsoft, Yahoo Labs, etc.
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S******6
发帖数: 55 | |
w*********i
发帖数: 77 | 17 请问LZ最后一题的type I error的概率是变大了吗？
【在 u*******g 的大作中提到】
: it公司，写程序当然是必须得，但是cs的算法和统计的完全两码事
: 统计写程序是你要有一个好的统计方法，然后自己写程序implement。cs感觉是各种简
: 单task怎么最快的实现。
: 最后一题hypothesis就是你说的那个
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s*****r
发帖数: 43070 | 18 LZ去杜邦面试时，当地的国人投以羡慕的目光
【在 g*********e 的大作中提到】
: 我在白板上咣咣咣的把trancated normal distribution的
: 公式写出来然后理论的写出了计算error的式子。最后很自豪的拍拍手well done
: 你自己写完然后说”well done?"
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a*******k
发帖数: 261 | |
f****d
发帖数: 3217 | |
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g****x
发帖数: 223 | 21 关于你那logistic regression和normal distribution两问题，都答到这个地步，说明
两个面试官明显不懂。其实很多写NIBS，KDD， ICML,AAAI的人统计基本功也很有限，
更别说
相当一部分CS公司里的所谓DATA SCIENTIST。我老板就有NIBS的文章，但没学过统计，
可现在也是号称搞统计LEARNING。可想而知，你一个统计背景，和这种水平的人一起搞
LEARNING，还被他们领导，他们还不愿谦虚地学习弥补自己的不足，。。。所以那种地
方不去也好。祝贺你！
【在 u*******g 的大作中提到】
: 觉得这东西就是越面越有感觉，上周面的三个应该都能有offer。
: 目前有三个地方最感兴趣，等都有了消息比比就可以定了。这周终于应该结束了，找工
: 作实在太累了。
: 给后来人点建议吧：
: 统计背景的面试it公司，不要刷题了。至少不要刷算法的题目。我听几个人说过面统计
: 职位按照马工准备。对自己的统计知识挺自信的，但是算法没把握。所以刷题时候只看
: 算法题目。我刷题花了挺长时间。但是google 微软面试一点都没用上。Amazon给了
: onsite，但是我没时间去了。amazon电面时候也没有考算法的，想考sql但是被我拒绝
: 了。
: 药厂和政府的technical问题并不多，准备好了job talk，面试时候做好自己就行了。
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l**********e
发帖数: 336 | 22 你把nips写错了，不是nibs。。。
本末关系你搞错了吧，谁说ml一定要统计的，ml的很多地方有用到统计的而已，也有很
多地方不怎么用
统计背景的就谈统计好了，不是说学了统计，会调用几个现成的ml package就是搞ml的了
【在 g****x 的大作中提到】
: 关于你那logistic regression和normal distribution两问题，都答到这个地步，说明
: 两个面试官明显不懂。其实很多写NIBS，KDD， ICML,AAAI的人统计基本功也很有限，
: 更别说
: 相当一部分CS公司里的所谓DATA SCIENTIST。我老板就有NIBS的文章，但没学过统计，
: 可现在也是号称搞统计LEARNING。可想而知，你一个统计背景，和这种水平的人一起搞
: LEARNING，还被他们领导，他们还不愿谦虚地学习弥补自己的不足，。。。所以那种地
: 方不去也好。祝贺你！
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g****x
发帖数: 223 | 23 欢迎批评指正！只是如果搞统计LEARNING（ML的一个Huge分支），是否应该知道如何分
析统计结果呢？到底是谁只会调用统计包呢却不知道为何用呢？不管如何，我尊重你的
观点但不同意。
的了
【在 l**********e 的大作中提到】
: 你把nips写错了，不是nibs。。。
: 本末关系你搞错了吧，谁说ml一定要统计的，ml的很多地方有用到统计的而已，也有很
: 多地方不怎么用
: 统计背景的就谈统计好了，不是说学了统计，会调用几个现成的ml package就是搞ml的了
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