dcard machine learning面試ptt：[心得] 2021 ML SWE 面試心得（文長）

作者kevin1ptt (蟻姨椅yee)

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標題[心得] 2021 ML / SWE 面試心得（文長）

時間Fri Aug 6 13:22:23 2021

Medium 好讀版：https://reurl.cc/VEOkMy 找工作前受惠於很多網路上的資訊，所以也決定把求職一路上的過程紀錄下來，希望可以 幫助到未來需要的人。 一點背景 大學和研究所都是讀資工，大學有順便輔數學系，約大三開始跟指導教授做機器學習方面 的專題，大學到碩畢前也因緣際會去過一些地方實習，後來確定自己沒有興趣繼續走學術 、決定在台灣找工作。 延畢了一學期到今年一月畢業，差不多口試完之後才開始準備刷題、複習等等，現在想起 來有點晚，到面試時 leetcode 差不多才寫 100 題左右。我有買 premium、有針對不擅 長的領域（例如 DP）多練習，也有多參考討論區別人的解法，但廣度和速度大概都還不 夠。 找工作前其實沒有很明確的方向，所以不管是 ML、SWE、backend、quant 我都有投，除 了增加機會之外也想多探索各公司在做什麼，也順便更瞭解自己嚮往怎麼樣的工作內容和 形式。途中想過這樣會不會很浪費資源、偶爾也會覺得面試很緊湊很累，但最後想想還是 沒有後悔，覺得這些都是非常珍貴的經驗，也很少有機會像這樣短時間內參觀這麼多辦公 室 XD 大部分內容是從筆記複製過來的，如果格式很醜和有些地方中英夾雜請見諒。如果有覺得 我透露太多的也請告知我，我會刪減。 面試心得 面試的日期有些中間隔很久是因為剛好卡了過年，那段期間有些安排所以才會隔比較遠。 KKBOX / data scientist 2/1 收到一封信包含某資料，可以選擇 train model 或是 explore data 2/16 因為時間因素放棄作答 其實這類的題目滿有趣的，也沒有制式化的答案，但是面試過程中實在沒有心力，只好放 棄 趨勢 / software engineer 2/2 收到 codility 連結，題目都不太難 3/4 現場 兩個部門共三人面我，問過去實習經驗、stack with max、各自介紹部門的大概工作內容 3/19 現場 上次的其中一個主管跟我聊，主要是確認工作內容（使用信件metadata偵測是...