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。。。
k*n
9 楼
技术需要，跌得太久了
【在 w*********b 的大作中提到】
: 谁有内部消息么？
【在 w*********b 的大作中提到】
: 谁有内部消息么？
c*m
10 楼
The comment about ML is not very convincing. EE rocks,生统sucks。
f*t
11 楼
cong
a*8
12 楼
说的对。
这是个Ballpark offer。应该可以Negotiate。
【在 s*****r 的大作中提到】
: 股票太少，L家的fresh都不如
这是个Ballpark offer。应该可以Negotiate。
【在 s*****r 的大作中提到】
: 股票太少，L家的fresh都不如
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
a*8
18 楼
我Package压根没算Sign on bonus在内。
Sign on and relocation fee都没算在内。
【在 d***n 的大作中提到】
: 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
Sign on and relocation fee都没算在内。
【在 d***n 的大作中提到】
: 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
d*n
19 楼
牛牛！
【在 a********8 的大作中提到】
: 我Package压根没算Sign on bonus在内。
: Sign on and relocation fee都没算在内。
【在 a********8 的大作中提到】
: 我Package压根没算Sign on bonus在内。
: Sign on and relocation fee都没算在内。
w*t
20 楼
非典型面经， 赞～
i*s
21 楼
股票是分几年算的？也没在包袱内？
我Package压根没算Sign on bonus在内。Sign on and relocation fee都没算在内。
【在 a********8 的大作中提到】
: 我Package压根没算Sign on bonus在内。
: Sign on and relocation fee都没算在内。
我Package压根没算Sign on bonus在内。Sign on and relocation fee都没算在内。
【在 a********8 的大作中提到】
: 我Package压根没算Sign on bonus在内。
: Sign on and relocation fee都没算在内。
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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