【學長姊帶路】2021 Microsoft 機器學習工程師 求職分享

原標《面試趣 Microsoft — ML, Taipei (2/3)》

文/ I-Chiao Lin (林依巧)

正巧在今年五月疫情爆發時離職,這段期間也體驗了一些線上面試,想說趁這段空檔沈澱心情寫寫過程,分享這三、四個月面試人生中,遇見了三家印象深刻的公司。

註:面試題目、細節不會分享,只分享過程囉

大約奧運閉幕後,收到 Microsoft Recruiter 的 LinkedIn 面試邀請訊息,回覆後 Recruiter 約了當天下午電話聊聊

【學長姊帶路】2021 Microsoft 機器學習工程師 求職分享
軟面試前後大約花 1個月左右,Behavior Questions 的比例滿重,幾乎3成時間會穿插著問

Recruiter Prescreen

通話大約 20 分鐘,簡單自我介紹以及說明目前工作狀態,開始討論相關職缺,台北職缺裡當時與 ML 相關是偏廣告應用,跟我熟悉的 Computer Vision 比較沒有關係,不過 Recruiter 建議還是投投看,給主管決定是否面試,於是「上傳履歷」後開始了另一段 Microsoft 面試旅程。

大約一、二天收到 Phone Interview 通知

Phone Interview

正式面試時間大約 1 小時左右,面試前先問了 Recruiter 準備方向,內容含蓋 Project Presentation、Behavior Questions 、Algorithm & Data Structure 和 System Design,建議用英文準備。但內容這麼多 3、4 天準備一定來不及,所以決定把重心放在 Project Presentation 和 Algorithm 兩部份,Behavior Questions 趁空檔休息時想一想。

很快來到星期五 11:00 AM,用 Microsoft Teams 視訊面試,首先先是 Project Presentation 和討論,討論過程中穿插不少的 Behavior Questions,接著面試官詳細的介紹部門、工作內容和細節、以及未來廣告與 Computer Vision 有關應用。

接著考演算法,形式是用自己電腦寫 code 再分享整個桌面給面試官。第一題應該屬於 Medium 難度,解題過程中,面試官很在乎 corner cases,希望我盡量想多一點 corner cases 執行看看。面試官解釋,因為實際上資料又多又雜,要處理 corner cases 確保系統穩定運行對微軟很重要。

第二題演算法是第一題的延伸,不過寫第二題時感覺到難度,需要考慮滿多情況,這感覺是面試官自己出的。解題過程中我想用 O(N) 時間複雜度處理,所以程式多了點 if else 處理一些 case,討論時著重在 corner cases,以及問如果可以用多一點時間、空間複雜度,程式會怎麼寫。整個答題過程其實是汗流夾背,面試官會一直追問答到滿意為止。不過可能是視訊我看得到對方表情,以及面試官合善說話方式,過程中沒有一直很緊張。

心得:

正式面試過程大約中午 12 點結束,而後面試官說,如果對工作、微軟、職涯有疑問的話,他願意分享他的經驗。

這大好的機會,我當然馬上答應。而我對面試官的職涯很有興趣,問了滿多職涯、處事、微軟文化和 soft skills 等等問題,面試官也分享了他轉職、工作經驗和一些甘苦談,聊著聊著時間過得飛快,希望沒有耽誤到面試官時間。

也許吃飯時間分享經驗不算是面試一部份,感覺面試官也比較不緊蹦了,反而像個前輩分享經驗。聊天過程中,覺得面試官私底下應該是個紳士暖男,但我很不好意思跟他要聯絡方式,只知道名字而已,總之還是很謝謝他的時間和經驗。

大約一、二天收到 Virtual Onsite Interview 通知

Virtual Onsite Interview

總共 3 個 sessions,每個 session 各 1 小時,3 位面試官,也就是連續 3 個小時。面試內容含蓋 Project Presentation、Behavior Questions、Algorithm & Data Structure、ML 和 System Design。

前兩個面試官也都是在 Project Presentation 時穿插不少的 Behavior Questions 和 ML 問題,而後剩下20~30分鐘各考一題演算法,兩題都是 Binary Tree 的問題。而第三位面試官著重在 Behavior Questions 和 System Design 方面,也有問如果什麼模型效果不好,該如何處理等等開放式問題。

過程中我一直以為之後可能還會有下一關,問了往後的面試流程,沒想到最後一位面試官跟我說:「這關真的是最後一關,我真的就是決定要不要錄取的那個 Hire Manager」。那我真的是誤會 Coordinator 意思而有眼不識泰山,抱歉抱歉。結束前問了 Hire Manager 大約多久會回覆,他面有難色說真的有滿多面試者,所以 2~3 星期內一定會回覆。

心得:

(1) 一個小時內要問這麼多不同面向問題,說話語速都很快

(2) 連續 3個小時面試需要體力。時間掌握真的很重要,時間一到面試官就迅速切換,一秒都不等

Virtual Onsite Interview 結束後,大約一個多星期收到感謝函。時間掌握真的很重要。全部面試應該就差在其中一題演算法還有點不完整時間就到了,可惜了。

心路歷程:

這次微軟面試前後大約花 1個月左右,Behavior Questions 的比例滿重,幾乎3成時間會穿插著問。

相比起來 Leetcode刷 Microsoft 題目比刷 Google 題目開心一點,Google 題目有些真的很刁鑽。但是我還是很不喜歡面試考 Leetcode,好想知道這遊戲到底是誰發明的。

最後感謝 Microsoft 尤其是跟 Phone interviewer 最後的談話 🙂

本文由 I-Chiao Lin (林依巧) 授權轉載, 原文: 《面試趣 Microsoft — ML, Taipei (2/3)》

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