我人目前是在克羅拉多(Colorado), 找了幾家Data Scientist職缺
感覺版上很多DS面試都是西岸/東岸, 所以我就來分享美國中部DS面試心得
根據版上和網上的面試, 我覺得西岸和東岸的面試都很硬, 我覺得可以先來中部試試看
薪水也不算太差, 當然是比不上西岸
我的程度算是低/中下, 資工跟數學數理都偏弱, 可是又很嚮往DS的工作內容
Leetcode做題數量:0
事先也沒怎麼複習數學, 基本上問到的問題都是大學數學課上面有教
倒是Pubg在這段時間的數量達300小時跟破了Evil Within 2
我唯一在加州投過的的簡歷是Oversea_Jobs版上的Autocad Research Scientist
職缺, 結果是直接被打槍因為沒有CV方面的Publication
Seattle Amazon/Microsoft有投
-----------------------
Microsoft, Seattle
MS的recruiter說有DS機會, 就請我做了網上OA, 基本上考Tree跟Linked List 不過大學做
的比較熟, 所以都過了
MS負責出機票跟住宿, 不過到了當地面試官跟我說沒有DS缺, 所以就隨便聊聊, 結果就是
用MS的錢在西雅圖玩了一個禮拜
-----------------------
Amazon, Seattle
Amazon的recruiter問我要不要去Amazon的Spotline部門? 貌似是Amazon做Fashion方面的
部門. 看起來是有做DS相關的方面.
剛好我正在做一個Project是用Deep Convolutional Embeddings跟Clustering找出相近的
衣服, 所以就試試看.
不過先要過OA才能去當地面試, 基本上都是Trees跟一些三角函數, 難度不高. Recruiter
跟我說OA做的好棒棒, 結果隔天跟我說職缺關了, 問我要不要去其他組, 我就說不用惹.
----------------------------------
Sovern, Denver/Boulder區域
這家算是做廣告競標優化
比如說你有個網頁, 然後你想要拍賣你的空間做一些廣告用途, 你就可以去通過Sovern
的算法去找到最佳的買主之類的
面試數學跟機器學習沒問
不過唯一的要求是你統計要熟
跟我面試的是一個Senior Data Scientist, 問我以前做了什麼, 然後就被拒了, 因為說我
統計可能不熟, 不過也沒有問我統計的問題就是了
待遇:
Base: 120k左右
----------------------------------
SpotX, Denver/Boulder區域
這家跟Sovern做得基本上是一模一樣
要求會Spark, Hive, Python, 有OA, 考了一些簡單的SQL, 比如說Select, from, where
程度而已
面試也是問問履歷, 然後本來要去當地面試, 可是已經找到合適的人就臨時跟我取消
待遇:
Base: 120k左右
----------------------------------
LogRhythm, Denver/Boulder區域
這家是做Network Security
有問一些數學跟大數據方面的問題, 不過我覺得問題比較簡單
他會在客戶上面的伺服器裝一些軟體, 然後擷取所有的Network In/Out去做分析
先是電話面試, 問了一些數學:
1. Rank跟Linear Regression: 我回答如果Reduced Echelon Form算出來有些空白的
Row, 那數據可能有Collinearity的問題, 這樣的話這個矩陣會無法Inverse, 可能會導致
Linear Regression的Weight很大, Model會對於一些小幅度數據的變化產生比較大的震盪
2. Linear Regression/Ridge Regression的算式, 誰的Cost會比較大? 我回答Ridge,
因為Ridge會盡量Smooth他的線, 為了滿足|W^2|
3. Gradient Descent如何運算
4. KNN Clustering數據量大會有什麼問題? 我回答KNN是O(N^2) 所以可能會算得比較久
5. KNN Clustering的Bias/Variance運算方法
跟一些基本的CS的東西:
1. MapReduce使用方法
2. Git
3. Bashrc, kill -9相關問題
接下來有個Project, 基本上是他把他們某些數據給你看, 然後請你做出一些分析, 最後用
Python做一個Clustering Algorithm. 接下來在它們的伺服器裝MongoDB然後跑些指令
當面面試有一些大數據/Streaming Data/跟ML的問題
比如說: 要如何讓一些數據從Message Bus交給正確的Node? 我回答運用Hash跟Modulo算
ID就可以辦到
ML問題就跟電話面試很像, 不過有問到如果我們有些數據有Label, 那可以用什麼
Algorithm做分析
最後還是被拒絕了, 貌似是Big Data程度不夠
待遇:
Base: 120k+
Bonus: 5k
----------------------------
MadWire, Fort Collins區域
這家公司在我家旁邊, 所以最後也選擇了MadWire
我是他們第一個DS Hire, 所以沒有問什麼問題
只問了他們的數據有XYZ, 我可以做出什麼分析而已
待遇:
Base: 100k
Offer Get
----------------------------
我如果是第一個DS, 感覺我做的事情會比較有彈性, 所以就選了MadWire
這裡房租選便宜的可以低於$1000, 大家都很Nice, 白人99%的地區, 已經快要住了四年了
Colorado 生活費, 稅低, DS職缺都是有投有面試的情況, 100k以上的薪水已經是花不太完
的程度了
如果有想做DS, 程度不夠西岸大城市, 或許中部是個好選擇
--
感覺版上很多DS面試都是西岸/東岸, 所以我就來分享美國中部DS面試心得
根據版上和網上的面試, 我覺得西岸和東岸的面試都很硬, 我覺得可以先來中部試試看
薪水也不算太差, 當然是比不上西岸
我的程度算是低/中下, 資工跟數學數理都偏弱, 可是又很嚮往DS的工作內容
Leetcode做題數量:0
事先也沒怎麼複習數學, 基本上問到的問題都是大學數學課上面有教
倒是Pubg在這段時間的數量達300小時跟破了Evil Within 2
我唯一在加州投過的的簡歷是Oversea_Jobs版上的Autocad Research Scientist
職缺, 結果是直接被打槍因為沒有CV方面的Publication
Seattle Amazon/Microsoft有投
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Microsoft, Seattle
MS的recruiter說有DS機會, 就請我做了網上OA, 基本上考Tree跟Linked List 不過大學做
的比較熟, 所以都過了
MS負責出機票跟住宿, 不過到了當地面試官跟我說沒有DS缺, 所以就隨便聊聊, 結果就是
用MS的錢在西雅圖玩了一個禮拜
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Amazon, Seattle
Amazon的recruiter問我要不要去Amazon的Spotline部門? 貌似是Amazon做Fashion方面的
部門. 看起來是有做DS相關的方面.
剛好我正在做一個Project是用Deep Convolutional Embeddings跟Clustering找出相近的
衣服, 所以就試試看.
不過先要過OA才能去當地面試, 基本上都是Trees跟一些三角函數, 難度不高. Recruiter
跟我說OA做的好棒棒, 結果隔天跟我說職缺關了, 問我要不要去其他組, 我就說不用惹.
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Sovern, Denver/Boulder區域
這家算是做廣告競標優化
比如說你有個網頁, 然後你想要拍賣你的空間做一些廣告用途, 你就可以去通過Sovern
的算法去找到最佳的買主之類的
面試數學跟機器學習沒問
不過唯一的要求是你統計要熟
跟我面試的是一個Senior Data Scientist, 問我以前做了什麼, 然後就被拒了, 因為說我
統計可能不熟, 不過也沒有問我統計的問題就是了
待遇:
Base: 120k左右
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SpotX, Denver/Boulder區域
這家跟Sovern做得基本上是一模一樣
要求會Spark, Hive, Python, 有OA, 考了一些簡單的SQL, 比如說Select, from, where
程度而已
面試也是問問履歷, 然後本來要去當地面試, 可是已經找到合適的人就臨時跟我取消
待遇:
Base: 120k左右
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LogRhythm, Denver/Boulder區域
這家是做Network Security
有問一些數學跟大數據方面的問題, 不過我覺得問題比較簡單
他會在客戶上面的伺服器裝一些軟體, 然後擷取所有的Network In/Out去做分析
先是電話面試, 問了一些數學:
1. Rank跟Linear Regression: 我回答如果Reduced Echelon Form算出來有些空白的
Row, 那數據可能有Collinearity的問題, 這樣的話這個矩陣會無法Inverse, 可能會導致
Linear Regression的Weight很大, Model會對於一些小幅度數據的變化產生比較大的震盪
2. Linear Regression/Ridge Regression的算式, 誰的Cost會比較大? 我回答Ridge,
因為Ridge會盡量Smooth他的線, 為了滿足|W^2|
3. Gradient Descent如何運算
4. KNN Clustering數據量大會有什麼問題? 我回答KNN是O(N^2) 所以可能會算得比較久
5. KNN Clustering的Bias/Variance運算方法
跟一些基本的CS的東西:
1. MapReduce使用方法
2. Git
3. Bashrc, kill -9相關問題
接下來有個Project, 基本上是他把他們某些數據給你看, 然後請你做出一些分析, 最後用
Python做一個Clustering Algorithm. 接下來在它們的伺服器裝MongoDB然後跑些指令
當面面試有一些大數據/Streaming Data/跟ML的問題
比如說: 要如何讓一些數據從Message Bus交給正確的Node? 我回答運用Hash跟Modulo算
ID就可以辦到
ML問題就跟電話面試很像, 不過有問到如果我們有些數據有Label, 那可以用什麼
Algorithm做分析
最後還是被拒絕了, 貌似是Big Data程度不夠
待遇:
Base: 120k+
Bonus: 5k
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MadWire, Fort Collins區域
這家公司在我家旁邊, 所以最後也選擇了MadWire
我是他們第一個DS Hire, 所以沒有問什麼問題
只問了他們的數據有XYZ, 我可以做出什麼分析而已
待遇:
Base: 100k
Offer Get
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我如果是第一個DS, 感覺我做的事情會比較有彈性, 所以就選了MadWire
這裡房租選便宜的可以低於$1000, 大家都很Nice, 白人99%的地區, 已經快要住了四年了
Colorado 生活費, 稅低, DS職缺都是有投有面試的情況, 100k以上的薪水已經是花不太完
的程度了
如果有想做DS, 程度不夠西岸大城市, 或許中部是個好選擇
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