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感恩地里 FB DS analytics 复习资料总结

月月闲
3497
10
FB preparation

申请职位:FB DS analytics

LZ背景:statistics phd

timeline记不太清了,大概是十月hr reach out,十月底hr screening,十一月店面,十二月他们消失了,一月onsite。

这个职位,从hr screening,到店面,onsite,陆陆续续准备挺久的。之前听同学说,这个职位的准备过程像高考一样,内容很多,需要时间投入很多,收获也在一定程度上跟投入成正比吧。总结了一些复习资料如下

面试前的准备

1. 【加强公司理解】quarterly earnings call,可以从中看到一些fb正在关心的问题,比如small business (especially during covid),privacy, etc。有助于了解公司的现状,增加对于公司的理解吧。里面提到的一些high level metric也可以留意一下。

s21.q4cdn.com

2. 【business sense】一些论文还是挺有帮助的。阅读这些论文对我来说就是build up一些basic sense,扩充视野,如果被问到follow up questions心里也有一些底吧。这类论文我都是简单读读,理解个大概,techinical细节直接跳过,知道industry大概在做些什么这样。

举个例子,印象中有个paper里面讲到,有段时间bing的search ranking出现了bug,会把应该排在后面的结果显示在前面,这样会出现什么后果呢?bing的研究员发现,出现了这个bug之后,revenue上涨了,#of searches 增加了。这是因为人们要花更长时间找到他们想要的结果,所以用bing的时间增加了。由此可见,如果大家只有revenue或者#of searches来衡量这个ranking的好坏是不合适的。我感觉,建立这类sense有助于面试中对于follow-up questions的回答。

- Deng, A., & Shi, X. (2016, August). Data-driven metric development for online controlled experiments: Seven lessons learned. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 77-86).

- Dmitriev, P., & Wu, X. (2016, October). Measuring metrics. In Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management (pp. 429-437).

- Chen, A. C., & Fu, X. (2017, April). Data+ intuition: A hybrid approach to developing product north star metrics. In Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web Companion (pp. 617-625).

3. 【google udacity abtesting的课程】

这个课我陆陆续续看过三次,心路历程如下。第一次:就这?原来ab testing就是个randomized clinical trials,so easy。。simpson’s paradox 学过学过,过。。第二次:说的还是挺有道理的。第三次(onsite前抱佛脚):原来人家可以把Simpsons paradox用这么几句话,说的这么清楚,学习了学习了。

4. 【youtube 有一些mock interview的视频】

我觉得,在看这些视频时,一个比较有效的方法是先看题目,然后自己构思几分钟,想想怎么说。再去看视频,就知道自己欠缺在哪里了。

这个小哥讲fb dating的:



这是个Google的pm:



5. 【多多思考】在回答product问题的时候,往往想到一些metric并不难。难的是继续追问自己:

- 这些metric大概的distribution是什么?is it normally distributed? what is the estimated mean, median, P90?

- 如果你想到了很多metrics,那么哪两三个是比较重要的?

- pros and cons of using this metric? is it sensitive to outliers? is it possible to capture bots?

- is this metric sensitive and robust? (参考udacity abtesting课)

- any edge cases?

- if this metric goes down, does it tell you something?

- if this metric goes up, but DAU goes down, does it tell you something?

6.【mock interviews】真的挺有帮助的,如果遇到不错的同学,你也可以从他们身上学习到一些;如果遇到不太好的,你也可以知道自己应该避免什么。

7. 【书籍】我买了两本cracking the PM interview and trustworthy online controlled experiments. 久仰diane tang and ya xu大名,就买了第二本书。我大概花了一天的时间,过了一下trustworthy这本书,挺有帮助的,比如里面有关怎么分析confidence intervals 的部分(page 37)。

8. 【prep session】如果过了hr call的话,hr一般会组织一些prep session,给大家讲讲怎么准备店面。我(闲的无聊)听了两次,还是两个不同的fb ds来讲的,收获挺大的。

面试后的思考

1. 在回答product题目的时候,我一般是clarification questions —> 想1-2分钟 —> 告诉面试官,我有个框架,一二三,我先讲一。我觉得,这个的好处有两方面。一是如果给面试官列出来你的框架,面试官会觉得你的思路比较清晰,比较容易follow。二是看到你在中间停下来的时候,面试官也会适当暗示:“好的你刚才讲完了二,我们现在可以开始讲三了。”这种时候,面试官就会尽量按照你的思路走,减少出现被面试官带入沟里的可能性。

2. 如果有2-3礼拜准备onsite的话,最好最后三四天就不要再接触新的内容了,可以把自己的笔记复习一下。我的状态不太好,基本一直在捡玉米、丢玉米,有一些最开始看到的已经忘了。比如说,面试时遇到了一道sql题,明明是做过的,结果现场我给忘了。。胡写了一通,应该(肯定)是错了,感谢面试官不挂之恩。

3. 推荐大家用ipad当白板,效果不错!

最后,祝大家都得心想事成,早日拿到想要的offer。求大家赏些大米,感谢!!





最后的最后,lz男票人帅心善,上得了厅堂,下得了厨房,做imaging cv方向。他前些日子顺利通过了fb mle phd intern的两轮coding面试,无奈池中人满为患,没有team matching成功。不知道有没有facebook的人可以帮忙捞起?或者有没有其他公司在招mle intern,如果可以refer的话,小女必将感恩戴德。如果真的有好心人的话,请您联系:offercomestoday艾特gmail.com (对,就是这个吉利的名字)
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