a*8
2 楼
职位不是传统的软件工程师.是用仿真,大数据,或者数学模型做网络工程。用什么方
法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
面经简单介绍一下了:电面1轮,直接过,说了一些运筹学的优化方法来优化网络路径
问题。以前也没专门搞过运筹学,其实回答的一般,好几个问题还和面试官争论起来。
然后Onsite大概面了6个人。大概问题有:
泊松分布来分析是否网络流量达到最优。
用Python写了一些代码,关于网络成本和网络流量达到最优,要求Bug Free。
用Spanning tree方法优化一个点对点拓扑结构的网络。图论,Spanning tree以前恰巧
没学过,给跪了当时,不过幸好用一个统计方面的算法回答出来了。
有一个人专门问Behavior,比如以前的项目经验的教训,最自豪什么今年,最Tough的
一件事儿,还有问了带团队的经验。等等。
每个人都在白板上照相了。当时很奇怪,依稀记得版上说白板照相不是好兆头。所以也
就无所谓了。
整个包袱大概220-230K。股票给的不给力,只有160K。貌似还不如版上另一个FB的
Offer in which股票有180k。 另外Sign on给的太少,只有不到20k,这部分太小气了
。还不够补偿今年bonus的。不过估计还有negotiate的空间。
祝福大家多拿大Offer。
法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
面经简单介绍一下了:电面1轮,直接过,说了一些运筹学的优化方法来优化网络路径
问题。以前也没专门搞过运筹学,其实回答的一般,好几个问题还和面试官争论起来。
然后Onsite大概面了6个人。大概问题有:
泊松分布来分析是否网络流量达到最优。
用Python写了一些代码,关于网络成本和网络流量达到最优,要求Bug Free。
用Spanning tree方法优化一个点对点拓扑结构的网络。图论,Spanning tree以前恰巧
没学过,给跪了当时,不过幸好用一个统计方面的算法回答出来了。
有一个人专门问Behavior,比如以前的项目经验的教训,最自豪什么今年,最Tough的
一件事儿,还有问了带团队的经验。等等。
每个人都在白板上照相了。当时很奇怪,依稀记得版上说白板照相不是好兆头。所以也
就无所谓了。
整个包袱大概220-230K。股票给的不给力,只有160K。貌似还不如版上另一个FB的
Offer in which股票有180k。 另外Sign on给的太少,只有不到20k,这部分太小气了
。还不够补偿今年bonus的。不过估计还有negotiate的空间。
祝福大家多拿大Offer。
w*b
3 楼
谁有内部消息么?
f*2
4 楼
Cong! pai
g*u
5 楼
Not necessarily any news. It behaves like penny.
m*4
6 楼
big cong!
【在 a********8 的大作中提到】
: 职位不是传统的软件工程师.是用仿真,大数据,或者数学模型做网络工程。用什么方
: 法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
: 自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
: 总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
: 些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
: 如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
: 意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
: infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
: 背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
: 晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
【在 a********8 的大作中提到】
: 职位不是传统的软件工程师.是用仿真,大数据,或者数学模型做网络工程。用什么方
: 法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
: 自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
: 总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
: 些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
: 如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
: 意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
: infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
: 背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
: 晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
d*e
7 楼
MVIS好像去年的时候有一个3块1的增发。
s*r
8 楼
股票太少,L家的fresh都不如
【在 a********8 的大作中提到】
: 职位不是传统的软件工程师.是用仿真,大数据,或者数学模型做网络工程。用什么方
: 法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
: 自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
: 总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
: 些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
: 如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
: 意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
: infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
: 背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
: 晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
【在 a********8 的大作中提到】
: 职位不是传统的软件工程师.是用仿真,大数据,或者数学模型做网络工程。用什么方
: 法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
: 自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
: 总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
: 些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
: 如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
: 意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
: infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
: 背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
: 晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
c*m
10 楼
The comment about ML is not very convincing. EE rocks,生统sucks。
f*t
11 楼
cong
d*n
13 楼
太强了,这么轻松搞定FB!
股票增加到20w也只是给每年package加上1w
对了这个package第二年没了signon还能保持这个数么
股票增加到20w也只是给每年package加上1w
对了这个package第二年没了signon还能保持这个数么
g*j
14 楼
这句话说的真对 光有技术还是不够的,“一定还是要有一门自己的Domain Knowledge”
【在 a********8 的大作中提到】
: 职位不是传统的软件工程师.是用仿真,大数据,或者数学模型做网络工程。用什么方
: 法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
: 自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
: 总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
: 些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
: 如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
: 意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
: infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
: 背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
: 晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
【在 a********8 的大作中提到】
: 职位不是传统的软件工程师.是用仿真,大数据,或者数学模型做网络工程。用什么方
: 法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
: 自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
: 总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
: 些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
: 如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
: 意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
: infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
: 背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
: 晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
b*r
15 楼
搭班问下怎么negotiate好啊?最好的方法是不是competing offer...
c*e
16 楼
congs
c*p
17 楼
mark
w*t
20 楼
非典型面经, 赞~
a*e
22 楼
这Base得有多高啊??
【在 a********8 的大作中提到】
: 职位不是传统的软件工程师.是用仿真,大数据,或者数学模型做网络工程。用什么方
: 法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
: 自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
: 总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
: 些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
: 如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
: 意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
: infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
: 背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
: 晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
【在 a********8 的大作中提到】
: 职位不是传统的软件工程师.是用仿真,大数据,或者数学模型做网络工程。用什么方
: 法没有具体要求。当然有数据挖掘算法+网络工程的背景是最Match的。F,G家都在建设
: 自己的骨干网络,这是EE方向各位大牛的机会。
: 总体印象是,光做机器学习,数据挖掘,大数据,这些当下时髦的技术还是不够的,这
: 些技术大浪淘沙,每几年就升级换代。一定还是要有一门自己的Domain Knowledge,比
: 如金融,比如EE,比如生物统计等。任何数学方法都要回归Domain的背景下,才有物理
: 意义。单纯的做算法,离开Domain knowledge不可取。 除非做大数据的
: infrastructure或者各种CS的架构也是很好的一条路。
: 背景PHD+5-6 yrs exp.由于在上班,也不是抱着一定要拿Offer的心态,也就到了前一
: 晚上回顾了一下自己的项目经验和算法过程。很羞愧。。。
f*x
23 楼
大牛,cong
恭喜!
恭喜!
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