Shopee 数据科学 平台 面试经验

我看牛客网上关于虾皮数据科学的面经实在是太少了，我就来分享一下～ 😉

之前投的是虾皮的机器学习工程师，结果一面90 min的技术面以后把我挂了并推荐到了数据科学岗（和机器学习平台相关）

机器学习工程师的面试流程是先两轮技术面再hr面，而数据科学岗是先hr面再三轮技术面：

hr面
90 min技术面：和tech lead，主要考察coding和数据结构算法问题
60 min技术面：和tech manager，主要考察机器学习的专业知识
30 min技术面：和数据科学部门主管，考察技术和项目经历

5.4 hr面（15 min）
是个印度小姐姐，略有口音，大概就是问介不介意新加坡工作，简单介绍一个项目，目前手上的offer，期望薪资等等，好久没飙口语的我舌头都要打结了，语无伦次
hr面以后等了20多天才有一面的消息，中间问hr就说在讨论，我实在想不出hr面有啥好讨论的。一度以为自己挂了，但挂在hr面也太没面子了，要挂也要挂在技术面呀 😆

5.28 一面（90 min）
对面是两个面试官，目测都是中国人，其中一个年长一点的女性大部分时候都是旁听，但全程英文，大家三个中国人都操着中式口音和语法在尬英语😅
自我介绍
介绍一个最有挑战性的项目，遇到了什么难题，你怎么解决的？
出了两道场景题，第一题的意思我都没搞明白，多次沟通还是不懂以后，面试官换了第二题，我也是一脸懵逼hhh，题目出在我的知识盲区：
一个central ***** system如何label image？（大概是这样，好像涉及到object识别，anyway，I don't know）
设计一个系统，如何批量处理机器学习模型的需求？（这个岗位确实是关于机器学习平台搭建的，从这个问题我深刻意识到我和岗位不太匹配）

最后出了两道算法题

写一个类，构造器 (N)表示存储的数字不能超过N个，input (n)表示加入一个数字n，recent (k)表示输出最近加入的k个数字，e.g. N = 3 input (1) input (2) input (3) input (4) recent (2) input (5) recent(3) 输出：[4, 3] [5, 4, 3]

给定一堆任务的依赖关系，(A, B)表示B依赖于A，说明B得等A执行完成以后才能执行，假设每个任务执行时间一样，求最快的执行方式，同一时间执行的任务放在同一组，组的编号从1开始，按顺序输出所有组

面完以后我觉得很凉凉了，没想到又收到了二面，安排在6.3，如果二面过了，6.3同一天马上安排三面，所以6.3我就能结束所有的技术面 😊求一波牛牛的好运

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