11月26日面試了小米金融機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)習(xí)生。
從學(xué)校過(guò)去需要坐地鐵到上地然后轉(zhuǎn)專60路公交車。在出地鐵口的那一瞬間黔衡，我看到了專60蚓聘，然而它走的那么快，以致于我還沒(méi)有到公交站盟劫，它就小時(shí)不見了夜牡。于是我在雪后的北京晚高峰等了半個(gè)小時(shí)公交。糟糕的感覺(jué)侣签。
到了小米以后剛在前臺(tái)領(lǐng)了臨時(shí)工卡塘装，HR就打電話讓我直接上樓。然后就直接開始面試了影所。面試官10年博士畢業(yè)蹦肴，工作五年，算是老兵一枚猴娩。很正常的流程阴幌，對(duì)著簡(jiǎn)歷提問(wèn)，關(guān)于我之前在搜狗實(shí)習(xí)做的word2vec聊了蠻久卷中，后來(lái)知道面試官自己之前在百度做廣告矛双，所以比較感興趣。詞向量方面主要聊了原模型蟆豫，加監(jiān)督信息的版本议忽，和character embedding的方法。
然后就是做一個(gè)題目无埃，給定一組(score, label)的數(shù)據(jù)徙瓶，label 為 {0毛雇，1}嫉称，score為0-1的一個(gè)離散值，然后給定一組閾值灵疮，如果score > threshold织阅，則prediction這個(gè)數(shù)據(jù)為1。現(xiàn)在根據(jù)給定的一組閾值震捣，來(lái)畫一個(gè)p-r 曲線荔棉。 我用python寫了個(gè)最naive的模型，面試官很nice的問(wèn)我是不是緊張蒿赢，咋沒(méi)寫跟他討論的那個(gè)復(fù)雜度更低的模型润樱，我坦言：我coding渣啊羡棵！
然后到了我提問(wèn)環(huán)節(jié)壹若，問(wèn)了一下他們做什么工作，團(tuán)隊(duì)規(guī)模，工作強(qiáng)度等等的內(nèi)容店展。尤其值得一提的是面試官實(shí)在是太nice了养篓，非常好的一個(gè)人，甚至在得知我對(duì)私募基金有興趣以后說(shuō)能給我推薦到他同學(xué)的私募去赂蕴，我熱淚盈眶柳弄。
當(dāng)場(chǎng)發(fā)了offer，不過(guò)第二天HR打電話給我概说，實(shí)在是讓人不快碧注，不提也罷。
待我再去私募了解下情況再繼續(xù)補(bǔ)充吧糖赔。
