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Bergdorf Goodman 啥时候有beauty event呀?
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Bergdorf Goodman 啥时候有beauty event呀?# Fashion - 美丽时尚
a*y
1
唉,调任太拽了
前两个字我感觉面的很好,三道题全部作出而且code出
lunch 后,一啊三上来就问了很多search方面的问题,咱不是search 出身,tail
query的东西,你product里面没这个东西,问你怎么办?说了categorization based的
query,人说你不能categorize这个query,因为是tail的query,按说那你metropolis
explore,然后再用machine learning 的model来learn,人说你没有enough的data 来
learn,最后才明白人家就是需要你去call twitter的feed来发现是不是有和这个query
有关的twitter,当然中间谈到了用wiki,wiki有information太多的问题。
接着问click的confidence 问题,按说binomial的distribution,算了expectation=np
,人家最后要的是 P(1-P)/N,这个他妈确实不知道,
然后呀出去,就是recruiter进来说你wrap up了,我糙啊,才他妈三个人就wrap你吗up
了,这不玩我吗,而且自我感觉前面面的不错啊,这厮应该是bar raiser,还问我你
interview是positive的experience吗,我positive你妹啊
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p*m
2
有三篇workshop上的文章,也有个4页的长度,没有正式出版,就是在会议上的
proceeding,可能workshop网站上会提供电子版本。
用EI或者DBLP等工具肯定是检索不到,这类文章能作为publication么?
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d*c
3
类似100减20的?
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f*e
4
cmft!

metropolis
query
np

【在 a*******y 的大作中提到】
: 唉,调任太拽了
: 前两个字我感觉面的很好,三道题全部作出而且code出
: lunch 后,一啊三上来就问了很多search方面的问题,咱不是search 出身,tail
: query的东西,你product里面没这个东西,问你怎么办?说了categorization based的
: query,人说你不能categorize这个query,因为是tail的query,按说那你metropolis
: explore,然后再用machine learning 的model来learn,人说你没有enough的data 来
: learn,最后才明白人家就是需要你去call twitter的feed来发现是不是有和这个query
: 有关的twitter,当然中间谈到了用wiki,wiki有information太多的问题。
: 接着问click的confidence 问题,按说binomial的distribution,算了expectation=np
: ,人家最后要的是 P(1-P)/N,这个他妈确实不知道,

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e*r
5
可以。算conference。凑数没问题。去workshop网页上打印出证据就行

【在 p******m 的大作中提到】
: 有三篇workshop上的文章,也有个4页的长度,没有正式出版,就是在会议上的
: proceeding,可能workshop网站上会提供电子版本。
: 用EI或者DBLP等工具肯定是检索不到,这类文章能作为publication么?

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N*E
6
mid Apr.
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a*y
7
唉,这个公司一路走来都他妈觉得有问题,给不给offer无所谓,这个真气人
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f*7
8
waiting
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j*g
9
调任? 啥意思,推特?
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a*y
10
屌人
walmart lab
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a*y
11
和twitter屁关系没有,按说craw www web,forum来发现information, 这厮就认准了
twitter feed了,俺确实没望着面想
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w*x
12

walmart lab啊, 这么牛的地方当然不好去了....

【在 a*******y 的大作中提到】
: 屌人
: walmart lab

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H*y
13
这个确实不厚道啊。。。。

【在 a*******y 的大作中提到】
: 和twitter屁关系没有,按说craw www web,forum来发现information, 这厮就认准了
: twitter feed了,俺确实没望着面想

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f*e
14
牛人才申walmart lab,不过觉得你够牛了,说不是search出身,知道那么多search的东
西。

【在 a*******y 的大作中提到】
: 屌人
: walmart lab

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d*o
15
cmft,都是运气,前3道题是啥?

metropolis
query
np

【在 a*******y 的大作中提到】
: 唉,调任太拽了
: 前两个字我感觉面的很好,三道题全部作出而且code出
: lunch 后,一啊三上来就问了很多search方面的问题,咱不是search 出身,tail
: query的东西,你product里面没这个东西,问你怎么办?说了categorization based的
: query,人说你不能categorize这个query,因为是tail的query,按说那你metropolis
: explore,然后再用machine learning 的model来learn,人说你没有enough的data 来
: learn,最后才明白人家就是需要你去call twitter的feed来发现是不是有和这个query
: 有关的twitter,当然中间谈到了用wiki,wiki有information太多的问题。
: 接着问click的confidence 问题,按说binomial的distribution,算了expectation=np
: ,人家最后要的是 P(1-P)/N,这个他妈确实不知道,

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a*y
16
关键是你不能凭这一点就turn 俺down了啊
recruiter还说other people call into meeting了,不能面了,日,你直接说你over
了不就得了吗,俺直接问是不是他妈over了,他说他才来2周具体不知道,中午和一个
lunch哥们聊的很欢,俺知道他他娘的在这干好久了,干啊
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a*y
17
签了NDA,以后再细说
反正牵扯到用hash_map,priority_queue,sliding window之类的,都是array性质的
题,无外乎最大,最小,difference之类的
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m*e
18
握手,几个月前俺也被他们据了,不同位置,相似的经历.埃,cmft
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a*y
19
你嘛经历?
也是提前滚蛋?
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m*e
20
是的,我的bar raiser还特拽,搞得我都想揍他
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a*y
21
我那个阿三也是,我真想给他一无影脚,这厮一边玩iphone一边听我说,估计当时就不
想要我了

【在 m****e 的大作中提到】
: 是的,我的bar raiser还特拽,搞得我都想揍他
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k*x
22
我也很惨,投了他们家之后recruiter打电话来聊聊,就被拒了,连technical
interview都木有
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a*y
23
他们家recruiter都是staffing company搞的,这个地方是几个印度人先搞的,被
walmart买了后,几个大头去印度搞分部了,现在几个头都是印度三哥
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