mle地狱难度找工
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地里匿名用户RSHIS
mle找工，连挂两家的ml coding，心态崩了
第一家是过了onsite之后的final round，加面了ml coding。因为这一轮过了基本就offer了而且这家也没有面经都是随机出题，我练习了十几道手搓ml algo，包括logistic regression+softmax，双层mlp，attention，layernorm，next token prediction + sampling，kv cache等等。结果现场给我面了一个llm生成的ml debug，很长的代码从data prep开始到eval，让root cause并fix。recruiter完全没有说是ml debug并且组里之前考的都是简单的implement model from scratch。一共45分钟的面试，面试官还生成了三道ml debug一道比一道难。全场冷脸，一直不给guide。非常的无语，现在llm随便generate一道debug题，candidate没准备过就得expect来了就能上手end-to-end debug通？在ai时代自己平心而论平时工作需要掌握这些pytorch api和底层知识吗，至于这样为难candidate吗
另一家ai startup， 也是很想去的公司。ml coding轮面了transformer debug，还算常规，要写一些test case来verify一些事情，pytorch api没有特别熟练但最后三问都写出来了，还是挂了，我觉得startup bar高也就算了，毕竟面transformer coding还算合理
感觉mle的面试内容是题海，coding要刷leetcode+ml coding，又有debug又有手拍模型，八股从logistic regression一路问到最新的transformer各种优化+post-training，根据不同的岗位，有的还得补infra的知识或者一些domain knowledge。现在找工多难啊，我去面senior感觉工作比较久的人，不管是哪国人都比较友好，尤其是几个国人大哥真的是非常感谢给了很好的面试体验，甚至是level越高的人反而越nice越看你整体的ml domain积累。但是n次面试遇到比较年轻的面试官，很多人都会bar很高并且有意出难题，就扣着一些api或者edge case不放。心累，丧完了继续打起精神准备下一家了
第一家是过了onsite之后的final round，加面了ml coding。因为这一轮过了基本就offer了而且这家也没有面经都是随机出题，我练习了十几道手搓ml algo，包括logistic regression+softmax，双层mlp，attention，layernorm，next token prediction + sampling，kv cache等等。结果现场给我面了一个llm生成的ml debug，很长的代码从data prep开始到eval，让root cause并fix。recruiter完全没有说是ml debug并且组里之前考的都是简单的implement model from scratch。一共45分钟的面试，面试官还生成了三道ml debug一道比一道难。全场冷脸，一直不给guide。非常的无语，现在llm随便generate一道debug题，candidate没准备过就得expect来了就能上手end-to-end debug通？在ai时代自己平心而论平时工作需要掌握这些pytorch api和底层知识吗，至于这样为难candidate吗
另一家ai startup， 也是很想去的公司。ml coding轮面了transformer debug，还算常规，要写一些test case来verify一些事情，pytorch api没有特别熟练但最后三问都写出来了，还是挂了，我觉得startup bar高也就算了，毕竟面transformer coding还算合理
感觉mle的面试内容是题海，coding要刷leetcode+ml coding，又有debug又有手拍模型，八股从logistic regression一路问到最新的transformer各种优化+post-training，根据不同的岗位，有的还得补infra的知识或者一些domain knowledge。现在找工多难啊，我去面senior感觉工作比较久的人，不管是哪国人都比较友好，尤其是几个国人大哥真的是非常感谢给了很好的面试体验，甚至是level越高的人反而越nice越看你整体的ml domain积累。但是n次面试遇到比较年轻的面试官，很多人都会bar很高并且有意出难题，就扣着一些api或者edge case不放。心累，丧完了继续打起精神准备下一家了
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