meta machine learning engineer e6

[foo]

面试共四轮。第一轮是算法与数据结构，重点考察了深度学习模型的优化问题，要求用Python实现一个梯度下降的变体。第二轮是系统设计，涉及如何构建一个大规模推荐系统，着重讨论了模型的扩展性与实时性。第三轮是机器学习原理，考察了我对不同模型（如BERT和GPT）的理解，要求解释如何在有限数据下调优模型。最后一轮是行为面试，问了如何在跨部门团队中推动ML项目落地，以及处理高风险决策的经验。