[心得] 蘇州微軟模型缺面試心得- 看板Soft | 美體產業公開資訊

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作者dav1a1223 (Lai_can)

看板Soft_Job

標題[心得] 蘇州微軟模型缺面試心得

時間Sun Mar 7 01:41:20 2021

最近板上出現許多的國外大廠面試經驗，趁著這波也來分享一下自己去年面試微軟蘇州過程，另外現在在的這個組也在持續擴招～ - 面試時間: 2020/9 - 背景 112 學碩(非CSIE)，在校成績一般，碩論做NLP領域中的MRC相關的題目，2019畢業當兵後在2020/2進入台灣微軟實習半年，到八月時覺得該認真找正職開始投國內一些新創、外商+蘇州微軟(當時台灣微軟沒有正職的 HC) Leetcode 當時約 270 題，大概 2/3 medium, 1/3 easy，幾乎不太寫 hard - 面試當時在 microsoft job 上搜尋跟 modeling 相關的缺，看到這個組是要招推薦系統相關的，並且希望有一些NLP的基礎也剛好符合碩士研究的方向，就直接透過內部IM工具去聯絡 hiring manager，她也很快地幫我安排了面試。一般來說面試流程應該是 1輪電面+4 輪 onsite，但可能因為是微軟 intern就讓我跳過電話面試，最後只走了四輪。其中每一輪面試除了後兩輪(一般後兩輪都是未來的 manager 和 manager 的 manager) 都會問對機器學習模型的知識+程式題。 1) 主要問我一下在實習過程中的modeling專案，當時是做廣告關鍵字推薦給廣告主的模型，從資料蒐集與清洗、對於使用的BERT-based模型的技術細節、做知識蒸餾的方法以及如何 offline 評估模型的效能等等，非常深入的 deep dive 。程式題的部分問了給 preorder 和 inorder traversal array 去還原 binary tree 的問題。 2) 自我介紹完後開始問情境題: 如果要做一個評估 bing和google 的 search p age 哪個好的模型，我會怎麼做? 需要我從設計如何蒐集 label，會抽取那些特徵，使用的算法速度和效果的 trade-off 開始條列...

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