大家好! 今年因為受到了許多人的幫助, 包含板上的資源, 來回饋一下希望能幫助到
未來的板友們 :) 多年沒發文章, 不通順請多包涵.
個人背景:
112 EE PhD. 領域是 ML 在某多媒體的應用, 畢業後在西雅圖新創公司做了兩年
Research Scientist. 在 Facebook 面的是 Research Scientist track 而且是
pre-allocated to the team, 所以 bootcamp 完全沒選組...
面試過程:
recruiter 寄信想聊聊 + 有認識的朋友也在 FB 但是不同 division, 加上一些
因素覺得也該是多看看的時候了, 所以就跟 Recruiter 約了電話聊聊.
聊完之後覺得是個不錯的機會所以就開始走流程. 大致上可以分成以下幾個階段:
1. Exploratory talk:
因為這個 recruiter 是專門為幾個 team 在找人加上專長在特定領域, 在電話中
就聊到這個缺就是在這個 team, 差別只在於是要面 Software Engineer 或是
Research Scientist. 於是安排了一個跟 team manager 約半小時的閒聊, 內容
大概就是過去的一些 project / 對 Facebook 為什麼有興趣 / manager 大致說說
team 未來的方向 / etc ... 完全沒有問任何 coding, 但是我覺得從談過去的
project 這部分還是能多多少少挖出你在這領域的底子有多厚.
2. Technical screening:
過了幾天 recruiter 通知可以繼續進行, 可以選擇 Engineer / Scientist track.
仔細問了一下其實就是面試的幾關會略有不同 ( system design / ML design ).
因為個人對 ML 比較有把握加上確實對 Scientist role 比較有興趣所以就還是選了
Scientist track. Technical screening 就是半小時的純 coding interview, 可以
選要 by phone 或是 in-person, 個人建議還是 in-person 好, 能在白板上畫圖可以
省下不少唇舌. 這關基本上就是一個 interviewer 走進來開始問 coding problem,
對你的 background 完全沒興趣. 我被問到的事後查了一下是一題 Leetcode 上的
medium 題再加上變形 (沒刷到, 當場真的抖了一下, 還好經過簡單的 hint 後解出).
3. On-site:
又過了幾天 recruiter 就來約 on-site 了. 大致上就是說會包含 coding / design /
culture 幾個面向 (其實好像大公司都差不多). 比較特別的是 Facebook 會盡量讓你
知道 what to expect and how to prepare, 例如: https://goo.gl/sgaaMn
recruiter 也會盡量把你準備好, 這一點我覺得很不錯, 真正 on-site 的時候有一種
安心感... 原因當然 1. 成功招到人是算在 recruiter 的 performance 裡面的. 2.
這也有點希望面試者當下在自己的 100% 狀態, 如果這樣還不是個 match 那就可以比較
有信心的說真的不是個 match, 以降低錯看面試者的機率 (並不是說就完全沒有了, 至少
"較低"). 個人還滿贊同這個想法的, 比一些公司喜歡出怪招看臨場反應來的有道理多了.
我的 on-site 關卡 coding 部分基本都是 Leetcode medium 題, 全用 C++ 作答, 沒有
使用到 C++11/14/17 的 feature 但是有用到比較少用到的 data structure (例如
priority queue), 因為不常用所以 syntax 有點記不起來, 不過 interviewer 基本上
不要求這個所以演算法上沒問題就可以了. 這部分在每個 session 結束前都有拿到
interviewer 正面的評價, 我想原因應該是我寫得很快 (每個 session 都寫到第三題),
而且沒什麼 syntax 的錯誤, coding style 也有特別注意.
再來 design 的部分包含 ML design 以及自己領域的 design, ML design 基本上就是
一個跟自己特定領域可能不相關, 但是在 Facebook 內做 ML 相關應用的 interviewer
來問一個以 Facebook 為背景的 ML 問題, 通常是分類或推薦. 確實, Facebook 內部的
多數應用也都可以被簡化歸類到這兩者之一...
舉例來說, 分類可能就是問: 給你一個粉絲專頁跟一個使用者, 請設計一個系統來預測
這個使用者會不會幫這個粉絲專頁按讚?
推薦的話, 可能就是問: 請設計一個能夠依照相似度推送交友清單給每個使用者的系統?
(以上都不是我碰到的原題, 但是簡化過後的核心問題都是類似的)
這個部分最麻煩的其實是要先把問題 "ML" 化, 也就是如何把這簡短的問句展開成具有
完整 input / output / model 結構的東西, 然後想辦法把剩下的 45 分鐘嘴砲完...
因為是 "design" 問題, 所以沒有標準答案, 當中 interviewer 會不斷的問你為什麼
要這樣做, 有沒有其他辦法, 取捨是什麼, etc.
特定領域 design 的話也很類似, 只是場景變成特定應用了, 這關我面的不好, 就沒
什麼特別好講.
最後 culture 的部分就是注意要依據 STAR (Situation, Task, Action, Result) 來
作答, 盡量以實際的經驗為主, 避免"如果是這樣我會..."的答案.
4. Offer:
所有的面試都結束後, recruiter 會收集 feedback 然後決定是否開 offer. 這部分跟
大家的面試經驗大同小異. 跟 recruiter 多要一點的方法也不外乎拿其他 offer 來喊
價 / 說明離開現職的損失 / ... 總之如果有具體的事證, 應該都不難談的. Facebook
的 package 在業界是很有競爭力的 (尤其在西雅圖), 一般來說應該都能讓人滿意.
在這邊想特別聊一下簽證, 因為我非公民沒綠卡工作簽還是那種不能轉移的類型, 所以
換工作真的是特別特別的麻煩... 但是 Facebook 在簽證 / 綠卡這塊是出名的友善,
所以後來也是公司出了律師把簽證都辦了.