💼 Senior ML Engineer в Meta, London. Отзыв на Интервью.

Сегодня совсем свежий отзыв на собеседование в Ⓜ️

Авторская орфография сохранена

#интервью

➡️ Ник автора в тг - N/A

➡️ Название комании, можете указать ссылку или коротко описать что за место - Meta

➡️Расскажите про свой бэкграунд - Senior CV Engineer, в стартапе, Global Talent Visa Uk
➡️ Как подались на вакансию - рекрутер вышел на меня в Linkedin

🔥 Субъективно Сложность процесса по 10 бальной шкале - 7


➡️Когда начали процесс - в конце марта этого года
➡️Когда закончили процесс - в конце апреля этого года


➡️Позиция, на которую собеседовались - Senior MLE. Конкретный тим мэтч происходит только при успешном он сайте. Рекрутер говорила в целом, что найм идет в несколько команд, вроде бы все связаны с рекламой
➡️Грейд на который собеседовались (если известно) E5
➡️Локация вакансии - Лондон

🔥 Расскажите про этапы собеседований

Созвон с HR. Поговорили про опыт. Объяснили формат. Говорили, что найм идет в несколько Ads команд, заниматься ранжированием и рекомендациями в ленте.

Скрин. Созвон с их инженером. 2 Лит код задачи уровня медиум. Одна на обход дерева, find total sum of all root-to-leaf numbers. Другая про merge k сортированных списков. Интервьюер душнил с тем, чтобы я убедился, что код работает правильно. Делал step by step валидацию. Мне показалось это очень странным. Еле успел написать код второй задачи.

On-site раунд

1) Бихейв интервью. Один вопрос на то, как лидил команду или направление. Вопрос про то, как отстаивал свое мнение, когда команда не была согласна с решением. Еще что-то по мелочи про менторство джунов и урегулирование конфликтов в команде.

2) Кодинг интервью. Снова 2 медиум лит код задачи. Binary tree vertical traversal. Я тупил и интервьюер неохотно подсказывал. В итоге решил. Вторая была на стек про упрощение unix пути. Я быстро описал решение но написал как-то слишком сложно и потратил еще времени на то чтобы упростить, как хотел интервьюер.

3) Кодинг интервью. Снова 2 медиум лит код задачи. Одна про поиск максимума в скользящем окне. Вторая про бин поиск в повернутом отсортированном массиве. Я тут долго тупил и решил с подсказкой.

4) ML Дизайн. Нужно было спроектировать систему предсказания того, что пользователь фэйсбука посетит офлайн мероприятие. Фокус был на масштабе. Нужно предложить решение, которое бы могло проскорить 3MM пользователей. Раунд сразу как-то не задался, не знал за что зацепиться. Интервьюер был пассивен. Я закопался в генерацию фичей, а ему кажется по итогу нужно было больше услышать про архитектуру: как будем хранить фичи, online feature store или батч, как будет скорить моделью, какие гарантии по времени можем дать, как оценивать качество. Голова совсем не работала чтобы уловить эти сигналы от собеседующего.

После не очень сильного кодинга и уж тем более слабой мл дизайн секции особо надежд не питал. ожидал отказ, через неделю пришел.


⏺ Что понравилось:

Отзывчивые рекрутеры. Удобный портал кандидата.

⏺ Что не понравилось:

Прошлый опыт по факту, кроме как в бихейв части никак не пригодился. Я не очень понял, где меня реально проверяли бы по ML знаниям. По ощущениям один лит код. Интервьюеры не зашли. То они просят чтобы рассуждал подробно, то обязательно надо 2 задачи решить.

➡️ Итоги собеседования, например оффер или отказ, или что-то другое: Отказ
➡️ Информация про Total Compensation (если желаете): Рекрутер говорил про £200-£240 тотал комп в зависимости от того, как оценили

Риторический вопрос от автора канала: Как-то одна секция на ML для ML позиций и такой упор на литкод - это грустно, нет?

В комментарии пришел опытный ML инженер Меты, много инсайтов на их процесс и работу. Рекомендую почитать 🔽

@max_dot_sh