Я успешно прошел все собеседования кроме одного. На первом литкоде решил все задачи. На ML собеседовании рассказал, как бы я делал прогнозирование спроса отелей и подсказал интервьюеру такие фишки, о которых он сам не подумал. Конкретно, что если строить одну модель для прогнозирования спроса многих разных отелей, то не стоит использовать MSE, потому что модель забьет на отели с маленьким числом бронирований. Ведь лучше заточиться под Хилтон с 10000 бронирований, где небольшая относительная ошибка приведёт к большому абсолютному отклонению в. Например, при отклонении на 1% будет ошибка 100**2. Тогда для отеля с 5 бронированиями в месяц модель может давать бесполезные предсказания, скажем случайное число от 0 до 104, но лосс все равно будет хороший. Потом они предложили делать тестовое. Думаю я убедил их, что разбираюсь в теме, с помощью имейла выше. По ощущениям они были очень довольны и все шло к офферу.
Оставалось одно собеседование с Head of DS. Оно было утром, а я очень не выспался. Сначала поговорили за жизнь, потом он предложил порешать простой литкод. Дал мне задачу. Сижу, думаю. То ли двоичный поиск. То ли с хештаблицей надо пройтись слева-направо, но непонятно куда ее воткнуть. Или может быть что-то еще посложнее. Не могу ничего придумать, прошу подсказку, а он не может дать подсказку. Потому что там нечего подсказывать. В задаче надо было просто циклом пройти по массиву и найти максимум и минимум. Он дал мне вторую задачу, такую же простую, и я ее так же завалил.
Представляю как он негодовал, что до последнего этапа собеседований допустили человека, который не может написать цикл for.
Мораль: недосып это жестко. Надо было просто перенести.
История 2, Ntropy.
Первое техническое собеседование. Обсуждаем DL. Показывает мне графики лоссов и спрашивает, что могло привести к таким ситуациями. Я на все ответил и дополнительно рассказал про double descent и то, как парадигма Bias-Variance decomposition поменялась в последнее время.
Потом он задает мне вопрос на математику: назови функцию, производная которой равна минус этой же функции. Задача элементарная, но все, что я смог выдать: "Что-то с e^x". Я знал, что близок, поэтому решил вывести. Стал брать какую-то производную, забыл формулу производной от умножения, в какой-то момент сказал что "((e^x)^y) = e^(x+y)". Полный провал. Потом второй вопрос, там была какая-то последовательность чисел, которые оканчивались на 2, 4, 6. Не помню в чем была задача, но надо было просто поделить что-то по модулю два, причём просто найти остаток. Вдруг из головы вылетело все про модульную арифметику, только крутились какие-то аналогии про часы. Я сдался и сказал, что я теряюсь от математических брейнтизеров. Интервьюер ответил мне, что это не тизеры, а про глубокое понимание. Я настоял, что это скорее головоломка, и мы ещё минут десять пассивно-агрессивно поприперлись на эту тему. Двойной провал.
Позже они прислали мне имейл с подробным фидбеком (за что респект, никто так больше не сделал), где было написано, что я отлично разбираюсь в глубинном обучении, но совсем не знаю математику.
Я переволновался. Пожалуй от такого не застрахуешься. Реальной ошибкой было пытаться доказать интервьюеру, что он задает мне тупые вопросы.
История 3, Vivacity.
Прошел все собеседования на позицию ML тимлида. Хороший был питч: могу собрать команду из знакомых мощных русских ML-щиков и программистов, которые освободились из-за кризиса. Все проходило гладко до одного разговора за жизнь. Меня спросили, как я отношусь к встречам. Я ответил, что они высасывают из меня силы. Добавил, что отношусь к организационным проблемам как к инженерным головоломкам, и вообще это не проблема, но никто не был убежден. Позже они отказали мне, потому что я не очень-то хочу быть менеджером и сидеть на встречах целыми днями. Что на самом деле правда, так что возможно это и не факап вовсе.
Я успешно прошел все собеседования кроме одного. На первом литкоде решил все задачи. На ML собеседовании рассказал, как бы я делал прогнозирование спроса отелей и подсказал интервьюеру такие фишки, о которых он сам не подумал. Конкретно, что если строить одну модель для прогнозирования спроса многих разных отелей, то не стоит использовать MSE, потому что модель забьет на отели с маленьким числом бронирований. Ведь лучше заточиться под Хилтон с 10000 бронирований, где небольшая относительная ошибка приведёт к большому абсолютному отклонению в. Например, при отклонении на 1% будет ошибка 100**2. Тогда для отеля с 5 бронированиями в месяц модель может давать бесполезные предсказания, скажем случайное число от 0 до 104, но лосс все равно будет хороший. Потом они предложили делать тестовое. Думаю я убедил их, что разбираюсь в теме, с помощью имейла выше. По ощущениям они были очень довольны и все шло к офферу.
Оставалось одно собеседование с Head of DS. Оно было утром, а я очень не выспался. Сначала поговорили за жизнь, потом он предложил порешать простой литкод. Дал мне задачу. Сижу, думаю. То ли двоичный поиск. То ли с хештаблицей надо пройтись слева-направо, но непонятно куда ее воткнуть. Или может быть что-то еще посложнее. Не могу ничего придумать, прошу подсказку, а он не может дать подсказку. Потому что там нечего подсказывать. В задаче надо было просто циклом пройти по массиву и найти максимум и минимум. Он дал мне вторую задачу, такую же простую, и я ее так же завалил.
Представляю как он негодовал, что до последнего этапа собеседований допустили человека, который не может написать цикл for.
Мораль: недосып это жестко. Надо было просто перенести.
История 2, Ntropy.
Первое техническое собеседование. Обсуждаем DL. Показывает мне графики лоссов и спрашивает, что могло привести к таким ситуациями. Я на все ответил и дополнительно рассказал про double descent и то, как парадигма Bias-Variance decomposition поменялась в последнее время.
Потом он задает мне вопрос на математику: назови функцию, производная которой равна минус этой же функции. Задача элементарная, но все, что я смог выдать: "Что-то с e^x". Я знал, что близок, поэтому решил вывести. Стал брать какую-то производную, забыл формулу производной от умножения, в какой-то момент сказал что "((e^x)^y) = e^(x+y)". Полный провал. Потом второй вопрос, там была какая-то последовательность чисел, которые оканчивались на 2, 4, 6. Не помню в чем была задача, но надо было просто поделить что-то по модулю два, причём просто найти остаток. Вдруг из головы вылетело все про модульную арифметику, только крутились какие-то аналогии про часы. Я сдался и сказал, что я теряюсь от математических брейнтизеров. Интервьюер ответил мне, что это не тизеры, а про глубокое понимание. Я настоял, что это скорее головоломка, и мы ещё минут десять пассивно-агрессивно поприперлись на эту тему. Двойной провал.
Позже они прислали мне имейл с подробным фидбеком (за что респект, никто так больше не сделал), где было написано, что я отлично разбираюсь в глубинном обучении, но совсем не знаю математику.
Я переволновался. Пожалуй от такого не застрахуешься. Реальной ошибкой было пытаться доказать интервьюеру, что он задает мне тупые вопросы.
История 3, Vivacity.
Прошел все собеседования на позицию ML тимлида. Хороший был питч: могу собрать команду из знакомых мощных русских ML-щиков и программистов, которые освободились из-за кризиса. Все проходило гладко до одного разговора за жизнь. Меня спросили, как я отношусь к встречам. Я ответил, что они высасывают из меня силы. Добавил, что отношусь к организационным проблемам как к инженерным головоломкам, и вообще это не проблема, но никто не был убежден. Позже они отказали мне, потому что я не очень-то хочу быть менеджером и сидеть на встречах целыми днями. Что на самом деле правда, так что возможно это и не факап вовсе.
BY Борис опять
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
For Oleksandra Tsekhanovska, head of the Hybrid Warfare Analytical Group at the Kyiv-based Ukraine Crisis Media Center, the effects are both near- and far-reaching. Groups are also not fully encrypted, end-to-end. This includes private groups. Private groups cannot be seen by other Telegram users, but Telegram itself can see the groups and all of the communications that you have in them. All of the same risks and warnings about channels can be applied to groups. Emerson Brooking, a disinformation expert at the Atlantic Council's Digital Forensic Research Lab, said: "Back in the Wild West period of content moderation, like 2014 or 2015, maybe they could have gotten away with it, but it stands in marked contrast with how other companies run themselves today." Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number. "This time we received the coordinates of enemy vehicles marked 'V' in Kyiv region," it added.
from br
