我们日常好像是只要 Pytorch不报错,可以正常积累gradient,然后训练了之后没啥梯度消失梯度爆炸,可以训练就行吧.效果好的话再事后追认一下 mathematically是不是make sense
其实不缺人，一个被到处简历歧视的mle留言 
我都觉得你们这一行都快赶上东汉举孝廉了
你们公司是良心公司
这个确实，那几个hot brand基本只认名校名组的
或者说，人家招聘信息就不公开，直接定向发给几个professor
就算你被定向了，也要看你的publication符不符合胃口
去年有apple的某组来我组招人，我兴冲冲地给hiring manager email的resume，结果人家一眼没看 
R老师，内推我 
不知道你们是不是开玩笑hhhhh
欢迎私信我可以推的
我水平很一般。
我一般会从数学上有些直觉什么有用的，比如如果有人告诉你改变小球质量做自由落体，速度会变。你一听就是在胡扯。
还有各种工具,dropout,regularization,bagging是常规为了解决什么问题。治高血压的药最后发现能帮助男性，这种意外之喜实际工作发生概率很小。把小概率事件来赌项目的命运，都会死很惨。
当然最后能在数学上证明，那是最好。
我肯定没有水平在45min面试中去提一个新结构，然后给出数学证明。
可能现在的情况少高的高不上去，低的人又太多吧。现在做data的反正是卷的要死，据说码农也不好找。
covid的时候不少人要么回去了要么不来了，如果这些人本来应该读美本的话，那现在就失去了很多毕业生 
大概猜出R老师是哪个公司的了。
本人PhD NG，上个月刚过完这个公司的on site，感觉R老师说的问题确实属于准备中最基础的问题，但最后还是挂了。
感觉design轮遇到的面试官没这么supportive,我想像网上blog那样先通过讨论确定scope和一些feature/limitation,遇到的面试官听到我的问题就全回答“你假设你什么都有”。然后我在data → feature里开始分类数据，然后不同的数据用不同类型的模型他又会问“你为什么用这个数据，为什么那个…？”
体验不太好，不过可能是第一次面design round,以后争取还是多自己drive。
以后争取面试遇到R老师这种的 
。
PS: 感觉今年除了R老师这个公司，非火热方向方向PhD NG大厂（统招）上岸的机会确实不多，组招如果没有火热方向项目经验一般不发面试。当时准备R老师公司面试的一个半月我把这当成唯一上岸机会，压力山大搞得头发都白了几根，最后没过以后其实心态倒还行，至少能回归正常生活。也祝大家以后面试都能遇到好的面试官，努力和一些运气都很重要。
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我之前面过一个岗，jd和我的经验算是80%符合。但是有点莫名因为面试官的问了好多技术性的问题，很多专业名词我都听不懂，我很尴尬。
我站在我的角度回答一下,希望对大家准备面试有帮助. 当然不排除你遇到的面试官就是比较mean,想法和一般人不一样.
这个算是正常的,但是你提出这个问题本身确实是一个加分项,因为它体现你是不是考虑了设计系统的限制和scale.回答假设你什么都有也是个常见回答,但是不能因此不问.
这个我不知道是什么语气/语境.但是我自己在面试时候问follow up一般有两个原因1. 我觉得面试者说的不对,希望他能够clarify (因为有可能是我自己理解错了或者他可以自己纠正) 2. 我需要一些in depth 的回答, 因为这种system design面试其实你很难区分出真的懂,和看了几篇blogpost然后来面试的人.所以只能通过follow up questions 去问细节. (正常的)面试官一般问问题主要还是想挖signal,因为自己回去也要写报告,hire 也好不hire也好,都需要evidence, 那我问了这个follow up他答出来了就是正面的,答不出来就是负面的.
但是这种问题确实有的时候对面试者的思绪可能会打乱节奏.但是因为这种面试本身会有pillar,所以如果面试者说了和我们需要考核的方向不同的内容你又必须得打断他把他拉回来.否则你就得不到signals.
我觉得这都是面多了就好了,你也知道对方想问啥,对方也知道你懂.这种面试就很愉快.
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这个我知道，谷歌 intern 面试可以打八股，一来一回全都在规划之中，对方也知道你全都懂，但就是得问然后你答
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没办法,你回去还得写报告吧,怎么evaluate都是有明确标准的要去掉human factor.
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coding？ 还是bq？
楼主你啥大厂啊。。好让人去看看opening…不然让你内推什么岗位呀？
你一般喜欢问不同方法tradeoff还是偏理论？
同PhD ng还在找工，lz能给个job link嘛～感恩
看来面试的人提啥,一般都是follow up,不会很生硬的直接抛问题…
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感谢R老师指导。
我最后感觉也是Design轮面试经验太少了（第一次实战，之前突击准备三周看ByteByteGo那本书和自己实际经验结合），有限的时间里没把自己的想法完整的说出来，每个阶段时间把控不好在data → feature —> model input这里和相关follow-up花了太多时间导致最后在testing/evaluation上面只能一带而过，以后说的时候得自己drive到点得进入下个环节。
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我准备的最后还会讲serving