Meta 인터뷰 합격 후 팀 매칭 기다리고 있는 중
엔지니어링 직군이라서인지 테크니컬한건 잘 안보더라
면접은 1. 전화 스크린 2. 온사이트 둘로 나뉨.
1. 전화스크린 - 이건 코테 문제 2개를 40분 안에 다 풀면 되고. 문제는 Leetcode 미디움 난이도
2. 온사이트 - 근데 온라인으로 봐서 virtual onsite이라고 하더라.
여긴 45분 행동면접 // 45분 ML 시스템 디자인 // 45분 X 2 코딩 이렇게 나뉘고
코딩은 난이도가 약간 올라서 Leetcode 미디움 - 하드 난이도 각각 하나씩 묻고 세션이 2개라서 4문제를 풀어야함.
머신러닝 디자인은 정말 테크니컬한건 없고 모델 설계에 필요한 요소들, 그리고 이들의 trade off 에대해서 말하면됨.
행동면접은 진짜 랜덤한 질문과 답변의 연속이고 경험을 토대로 잘 말하면 시간은 금방가더라
결론적으로 meta, google등의 머신러닝/ai 엔지니어링 직군은 크게 전문적인 지식을 묻는건 하나도 없고 코테만 죽어라 파서 문제를 잘풀어야함. 못풀면 탈락이라서
엔지니어링 직군이라서인지 테크니컬한건 잘 안보더라
면접은 1. 전화 스크린 2. 온사이트 둘로 나뉨.
1. 전화스크린 - 이건 코테 문제 2개를 40분 안에 다 풀면 되고. 문제는 Leetcode 미디움 난이도
2. 온사이트 - 근데 온라인으로 봐서 virtual onsite이라고 하더라.
여긴 45분 행동면접 // 45분 ML 시스템 디자인 // 45분 X 2 코딩 이렇게 나뉘고
코딩은 난이도가 약간 올라서 Leetcode 미디움 - 하드 난이도 각각 하나씩 묻고 세션이 2개라서 4문제를 풀어야함.
머신러닝 디자인은 정말 테크니컬한건 없고 모델 설계에 필요한 요소들, 그리고 이들의 trade off 에대해서 말하면됨.
행동면접은 진짜 랜덤한 질문과 답변의 연속이고 경험을 토대로 잘 말하면 시간은 금방가더라
결론적으로 meta, google등의 머신러닝/ai 엔지니어링 직군은 크게 전문적인 지식을 묻는건 하나도 없고 코테만 죽어라 파서 문제를 잘풀어야함. 못풀면 탈락이라서
합격하면 미국에서 일하는거? - dc App
ㅇㅇ 본사 Menlo Park가 가능성이 제일 높음.
AI 석사임? 코테 잘뚫었네
박사인데.. 리서치 FAIR는 진짜 바늘구멍이라.. 코테는 Leetcode 죽도록 파면 되긴하더라
ㅊㅋㅊㅋ
고맙다 ㅎㅎ
박사를 미국에서 한거지?
ㅇㅇ
메타 코테 힘들다고 하던데 고생많았네
AI 박사한테 본인 연구분야 안묻고 왜 코테를 치게함???
걍 박사 학벌 포기하고 연구분야랑 관련 없는 직군 지원한건가요?
이 댓글은 게시물 작성자가 삭제하였습니다.
이제 그냥 그런 cvpr, neurips 논문 정도로는 google brain, fair 연구직은 힘들어, 관련 연구 하면서 인맥 쌓거나 임팩트 큰 논문 낸거 아니면. 엔지니어링 직군은 이상하게도 코테를 좋아하는데 왜그런진 나도 모름
헉....
굿 - dc App