最近板上出現許多的國外大廠面試經驗，趁著這波也來分享一下自己去年面試微軟蘇州過 程，另外現在在的這個組也在持續擴招～ - 面試時間: 2020/9 - 背景 112 學碩(非CSIE)，在校成績一般，碩論做NLP領域中的MRC相關的題目，2019畢業 當兵後在2020/2進入台灣微軟實習半年，到八月時覺得該認真找正職開始投國內一些新創 、外商+蘇州微軟(當時台灣微軟沒有正職的 HC) Leetcode 當時約 270 題，大概 2/3 medium, 1/3 easy，幾乎不太寫 hard - 面試 當時在 microsoft job 上搜尋跟 modeling 相關的缺，看到這個組是要招推薦系統相關 的，並且希望有一些NLP的基礎也剛好符合碩士研究的方向，就直接透過內部IM工具去聯 絡 hiring manager，她也很快地幫我安排了面試。一般來說面試流程應該是 1輪電面+4 輪 onsite，但可能因為是微軟 intern就讓我跳過電話面試，最後只走了四輪。其中每一 輪面試除了後兩輪(一般後兩輪都是未來的 manager 和 manager 的 manager) 都會問對 機器學習模型的知識+程式題。 1) 主要問我一下在實習過程中的modeling專案，當時是做廣告關鍵字推薦給廣 告主的模型，從資料蒐集與清洗、對於使用的BERT-based模型的技術細節、做知識蒸餾的 方法以及如何 offline 評估模型的效能等等，非常深入的 deep dive 。程式題的部分問 了給 preorder 和 inorder traversal array 去還原 binary tree 的問題。 2) 自我介紹完後開始問情境題: 如果要做一個評估 bing和google 的 search p age 哪個好的模型，我會怎麼做? 需要我從設計如何蒐集 label，會抽取那些特徵，使用 的算法速度和效果的 trade-off 開始條列出來和面試官討論。 另外也問了一個簡單數學 的證明(現在有點忘記題目)、手推 k-means 的實現方式，程式問了非 recursive 版本的 binary tree inorder tarversal (怎麼都遇到 traversal 的題目 3) 主管關，大致上是一半 behavior question一半情境題，問我如果去中國工 作家人同意不同意，女朋友怎麼辦，自己未來的規劃等等。情境題詢問如果要我設計一個 metric用來衡量對於一個內容網頁的用戶滿意度會怎麼設計，自己想了一些可能比較重 要的用戶行為指標，後來專注在討論如何能用 data-driven 的方式去決定加權和的權重 ，而不只是靠人為拍腦袋決定。沒有程式題 4) 面試官職稱是 partner chief scientist，後來在自我介紹聊天的過程中發 現他是當時 EMNLP 的編委之一，由於當時有一篇也正在投稿 EMNLP，於是大半時間都在 和他討論我投稿論文的想法和技術細節，他說當時他手下也有人在做和我相當類似的題目 就聊得挺開心的，後來叫我分享一篇近期讀過NLP相關的論文和他討論。 整體來說覺得面試的題目不會太困難，但也可能是因為本來是實習生有比較寬鬆(後兩輪 沒有程式題)，蠻著重在做模型的情境題上，當時拿到的只有低卡的 MLE 和蘇州微軟 SWE 的 offer，後來決定來中國試試看，因為當時在台灣微軟實習時就感受到大公司擁有資源 能夠 support 工程師去實現和嘗試自己的想法，特別對於做模型來說，擁有較多資源(GP U)能更快速的驗證想法。 待遇方面和台灣微軟正職應該差不多。 目前組上還在快速擴張中有海量的HC，主要負責的產品有 bing 搜索頁面和Edge瀏覽器首 頁的優化 (UI/UX 和資訊卡的排序)。有前端和模型的缺，有興趣可以再站內信我，我再 更深入介紹也可以內推。或是想聊聊在蘇州工作的生活是什麼樣子也可以~ （這樣應該不 算徵才文？ --

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