D*********2
发帖数: 535 | 1 小女子不知拜对了何方神仙，居然拿到了Google Marketing Group的电面。之前搜索了
半天没找到statistician@google的面经，所以特来抛砖一把。顺便厚颜无耻的讨点blessing，
先谢谢了～
先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
问，觉得他either like this question or hate it，还是不冒险了。
我是一个多月前投的，一个月后拿到follow up questions, 2分钟后拿到telephone
interview，问了面试官说他们不给最终决定，只写报告给评定，供“专家组”审核，
面试中也未被问到follow up question中的答案，所以个人推断interviewer没见过我的答
卷，follow up questions也只是交“专家组”。
anyway，面试过程很简单
1. 他简单介绍了statistician@Google，主要有三个组，search quality和ads
quality做data mining; NY的engineering组做machine learning; marketing组就是
做marketing支持了。
2. 所学课程，照读一遍就OK。
3. 用的软件，不出所料，他们用R + Python.
4. 介绍一个你做过的project。我第一次在描绘project的时候被提很新颖的建议，还
是从economics借的idea，真的很意外，不过想想interviewer是tenured professor
就不以为怪了。
5. 我终于被问问题了！！！之前几个面试包括实习的电面都没有被问过，一道也没有！
a) 一道是关于多重共线性的。OMG，qualify之后就没看过，问了ridge regression对
bias/variance的影响。相关方法。我答的不好，只答了lasso等shrinkage method。看
他意思还有其他。
b) 实践问题。建个model，比较marketing promoting前后。感觉他们做的很有意思，
我给点关键词大家自己去研究/准备吧。keywords: logistic regression, randomize
trial, random forest, nonresponse, perpensity score. 我答的太慢，他省略了若干
题。感觉interviewer是个很好的老师，喜欢一题一题的深入问下去，跟着他一个一个情景的想
，很有意思。只可惜本人水平差矣。
总结，
1. 准备好叙述一个project。
2. 复习prediction model, causal inference, statistical learning.
3. 休息好，准备迎接新颖问题。打疲劳战，我被问了整整一个钟头......
感谢
1. 感谢google给了身处烂校，论文巨屎，无比自卑的俺一个短期膨胀的机会。
2. 感谢本版，受益匪浅。
3. 感谢身边朋友们的支持。感谢爸妈。
同学们走过路过别忘了blessing那，谢谢谢谢。 |
b*****o
发帖数: 817 | |
d*******o
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D******n
发帖数: 2836 | 4 这个版上google电面的还真的不少。。。
blessing，
先谢谢了～
research
也没
我的答
卷，follow up questions也只是交“专家组”。
【在 D*********2 的大作中提到】
: 小女子不知拜对了何方神仙，居然拿到了Google Marketing Group的电面。之前搜索了
: 半天没找到statistician@google的面经，所以特来抛砖一把。顺便厚颜无耻的讨点blessing，
: 先谢谢了～
: 先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
: institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
: 问，觉得他either like this question or hate it，还是不冒险了。
: 我是一个多月前投的，一个月后拿到follow up questions, 2分钟后拿到telephone
: interview，问了面试官说他们不给最终决定，只写报告给评定，供“专家组”审核，
: 面试中也未被问到follow up question中的答案，所以个人推断interviewer没见过我的答
: 卷，follow up questions也只是交“专家组”。
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d***h
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f**********t
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k*****u
发帖数: 1688 | 8 blessing！！
blessing，
research
也没
我的答
【在 D*********2 的大作中提到】
: 小女子不知拜对了何方神仙，居然拿到了Google Marketing Group的电面。之前搜索了
: 半天没找到statistician@google的面经，所以特来抛砖一把。顺便厚颜无耻的讨点blessing，
: 先谢谢了～
: 先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
: institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
: 问，觉得他either like this question or hate it，还是不冒险了。
: 我是一个多月前投的，一个月后拿到follow up questions, 2分钟后拿到telephone
: interview，问了面试官说他们不给最终决定，只写报告给评定，供“专家组”审核，
: 面试中也未被问到follow up question中的答案，所以个人推断interviewer没见过我的答
: 卷，follow up questions也只是交“专家组”。
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B******5
发帖数: 4676 | 11 问一下楼主是做什么方向的？Machine Learning？ |
D*********2
发帖数: 535 | 12
没，八杆子打不着的方向。所以很意外。但看他意思生统的都有机会，他老就把很多
clinical trial
的东西改到了marketing setting里，很有趣。
【在 B******5 的大作中提到】
: 问一下楼主是做什么方向的？Machine Learning？
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H*******s
发帖数: 382 | 13 blessing
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我的答
【在 D*********2 的大作中提到】
: 小女子不知拜对了何方神仙，居然拿到了Google Marketing Group的电面。之前搜索了
: 半天没找到statistician@google的面经，所以特来抛砖一把。顺便厚颜无耻的讨点blessing，
: 先谢谢了～
: 先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
: institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
: 问，觉得他either like this question or hate it，还是不冒险了。
: 我是一个多月前投的，一个月后拿到follow up questions, 2分钟后拿到telephone
: interview，问了面试官说他们不给最终决定，只写报告给评定，供“专家组”审核，
: 面试中也未被问到follow up question中的答案，所以个人推断interviewer没见过我的答
: 卷，follow up questions也只是交“专家组”。
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l******t
发帖数: 2243 | 14 bless
发信人: Dreamer1122 (MX), 信区: Statistics
标 题: Google 面经
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Jan 26 21:12:11 2011, 美东)
小女子不知拜对了何方神仙，居然拿到了Google Marketing Group的电面。之前搜索了
半天没找到statistician@google的面经，所以特来抛砖一把。顺便厚颜无耻的讨点
blessing，
先谢谢了～
先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
问，觉得他either like this question or hate it，还是不冒险了。
我是一个多月前投的，一个月后拿到follow up questions, 2分钟后拿到telephone
interview，问了面试官说他们不给最终决定，只写报告给评定，供“专家组”审核，
面试中也未被问到follow up question中的答案，所以个人推断interviewer没见过我
的答
卷，follow up questions也只是交“专家组”。
anyway，面试过程很简单
1. 他简单介绍了statistician@Google，主要有三个组，search quality和ads
quality做data mining; NY的engineering组做machine learning; marketing组就是
做marketing支持了。
2. 所学课程，照读一遍就OK。
3. 用的软件，不出所料，他们用R + Python.
4. 介绍一个你做过的project。我第一次在描绘project的时候被提很新颖的建议，还
是从economics借的idea，真的很意外，不过想想interviewer是tenured professor
就不以为怪了。
5. 我终于被问问题了！！！之前几个面试包括实习的电面都没有被问过，一道也没有！
a) 一道是关于多重共线性的。OMG，qualify之后就没看过，问了ridge regression对
bias/variance的影响。相关方法。我答的不好，只答了lasso等shrinkage method。看
他意思还有其他。
b) 实践问题。建个model，比较marketing promoting前后。感觉他们做的很有意思，
我给点关键词大家自己去研究/准备吧。keywords: logistic regression, randomize
trial, random forest, nonresponse, perpensity score. 我答的太慢，他省略了若干
题。感觉interviewer是个很好的老师，喜欢一题一题的深入问下去，跟着他一个一个
情景的想
，很有意思。只可惜本人水平差矣。
总结，
1. 准备好叙述一个project。
2. 复习prediction model, causal inference, statistical learning.
3. 休息好，准备迎接新颖问题。打疲劳战，我被问了整整一个钟头......
感谢
1. 感谢google给了身处烂校，论文巨屎，无比自卑的俺一个短期膨胀的机会。
2. 感谢本版，受益匪浅。
3. 感谢身边朋友们的支持。感谢爸妈。
同学们走过路过别忘了blessing那，谢谢谢谢。
【在 D*********2 的大作中提到】
:
: 没，八杆子打不着的方向。所以很意外。但看他意思生统的都有机会，他老就把很多
: clinical trial
: 的东西改到了marketing setting里，很有趣。
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【在 D*********2 的大作中提到】
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: 先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
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【在 D*********2 的大作中提到】
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: institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
: 问，觉得他either like this question or hate it，还是不冒险了。
: 我是一个多月前投的，一个月后拿到follow up questions, 2分钟后拿到telephone
: interview，问了面试官说他们不给最终决定，只写报告给评定，供“专家组”审核，
: 面试中也未被问到follow up question中的答案，所以个人推断interviewer没见过我的答
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: 先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
: institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
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: institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
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D*********2
发帖数: 535 | 48 二面，没啥好说的，输的心服口服，实力不行。桑心那～准备专心写thesis了。准备tech面试真是体力活。
1. what are the modeling techniques you have used?
2. what's the difference btw fixed effect model and mixed model? fixed effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your projects.
3. what are the techniques you use in longitudinal models/ survival models.
4. lots of questions about GLM: error structure, link function, estimation method, etc.
5. experience about SAS and R
6. experience of data manipulation
7. say you built a linear model, how to detect 异方差? suppose you saw an increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
8. classification techniques you experienced.
9. experience with times series
new problem set, did not finish, probably b/c my poor answers ;p To be honest, I wasn't quite catch the problem. And I personally do not think the problem is well state.
suppose we want to modify search results by IP locations and compare click thru rate.
1. divide into two groups urban or rural. then compare. please comments on the design.
> I did not quite get here, which is very bad since this is the very first question, the very basic building block. my understanding is urban was assigned to trtm, rural was assigned to control. so I said it was biased design.
2. what would you recommend.
> randomize. It was actually amazing that he said they can do that !!! I probably should ask the randomize scheme they use :-)
3. suppose you got the result about trtm group and control group, how will you conduct the test?
> I was really confused here, wasn't that just H0:p1 = p2 Vs H1 p1>p2, then the simple proportion test. I asked whether we know n1, n2. he did not answer and skipped to next question.
4. if you find the test power is too low, how would you explain "test power is too low" to product manager, what's your suggestion to improve power?
> I said increase sample size, or better matching trtm/control group, make two groups as similar as possible in other attributes. Does not seems to be the right answer, since he quickly finished the problem and said those problems are tricky...
比较好玩的事，我上周四拿到的onsite，这周一被通知改成telephone interview了，电话通知的，我随口问了下谁面，答曰DC，我低头一看手里的paper一作正是DC同学...
谢谢板上童鞋们的关心。我两篇面经估计就这么截了，kabam三面被拒，问怎么用SQL做moving average，很是崩溃；当然主要是我第一个propensity score的问题没有答好。
祝各位找工的同学顺利。 |
k*****u
发帖数: 1688 | |
l***a
发帖数: 12410 | 50 赞记忆力
tech面试真是体力活。
effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your projects.
method, etc.
increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
【在 D*********2 的大作中提到】
: 二面，没啥好说的，输的心服口服，实力不行。桑心那～准备专心写thesis了。准备tech面试真是体力活。
: 1. what are the modeling techniques you have used?
: 2. what's the difference btw fixed effect model and mixed model? fixed effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your projects.
: 3. what are the techniques you use in longitudinal models/ survival models.
: 4. lots of questions about GLM: error structure, link function, estimation method, etc.
: 5. experience about SAS and R
: 6. experience of data manipulation
: 7. say you built a linear model, how to detect 异方差? suppose you saw an increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
: 8. classification techniques you experienced.
: 9. experience with times series
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l*********s
发帖数: 5409 | 51 虽败犹荣, cong!
tech面试真是体力活。
effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your projects.
method, etc.
increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
【在 D*********2 的大作中提到】
: 二面，没啥好说的，输的心服口服，实力不行。桑心那～准备专心写thesis了。准备tech面试真是体力活。
: 1. what are the modeling techniques you have used?
: 2. what's the difference btw fixed effect model and mixed model? fixed effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your projects.
: 3. what are the techniques you use in longitudinal models/ survival models.
: 4. lots of questions about GLM: error structure, link function, estimation method, etc.
: 5. experience about SAS and R
: 6. experience of data manipulation
: 7. say you built a linear model, how to detect 异方差? suppose you saw an increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
: 8. classification techniques you experienced.
: 9. experience with times series
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D*********2
发帖数: 535 | 52
projects.
还真是，我也挺pf我自己的。
【在 l***a 的大作中提到】
: 赞记忆力
:
: tech面试真是体力活。
: effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your projects.
: method, etc.
: increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
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B******5
发帖数: 4676 | 53 统计的问题很细致啊。。。
tech面试真是
体力活。
effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your
projects.
models.
estimation method, etc.
increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
【在 D*********2 的大作中提到】
: 二面，没啥好说的，输的心服口服，实力不行。桑心那～准备专心写thesis了。准备tech面试真是体力活。
: 1. what are the modeling techniques you have used?
: 2. what's the difference btw fixed effect model and mixed model? fixed effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your projects.
: 3. what are the techniques you use in longitudinal models/ survival models.
: 4. lots of questions about GLM: error structure, link function, estimation method, etc.
: 5. experience about SAS and R
: 6. experience of data manipulation
: 7. say you built a linear model, how to detect 异方差? suppose you saw an increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
: 8. classification techniques you experienced.
: 9. experience with times series
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w*****e
发帖数: 806 | 54 lz 真强。。全都记下来了。。
祝你好运。。
tech面试真是体力活。
effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your projects.
method, etc.
increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
【在 D*********2 的大作中提到】
: 二面，没啥好说的，输的心服口服，实力不行。桑心那～准备专心写thesis了。准备tech面试真是体力活。
: 1. what are the modeling techniques you have used?
: 2. what's the difference btw fixed effect model and mixed model? fixed effect Vs. random effect, how would you choose in practice/in your projects.
: 3. what are the techniques you use in longitudinal models/ survival models.
: 4. lots of questions about GLM: error structure, link function, estimation method, etc.
: 5. experience about SAS and R
: 6. experience of data manipulation
: 7. say you built a linear model, how to detect 异方差? suppose you saw an increasing pattern on your residue plot, how can you modify your model.
: 8. classification techniques you experienced.
: 9. experience with times series
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D*********2
发帖数: 535 | 55 没全记，这只是80%吧。我答的快，只给关键词。面试官人非常nice. 点到就过。。。
或者是答错就过。。。
g家俩面试官我都很喜欢。被问倒也心服口服。 |
f****7
发帖数: 398 | |
e****s
发帖数: 105 | 57
blessing，
research
也没
我的答
这些问题要是来面我多好啊！！！
唉～
【在 D*********2 的大作中提到】
: 小女子不知拜对了何方神仙，居然拿到了Google Marketing Group的电面。之前搜索了
: 半天没找到statistician@google的面经，所以特来抛砖一把。顺便厚颜无耻的讨点blessing，
: 先谢谢了～
: 先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
: institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
: 问，觉得他either like this question or hate it，还是不冒险了。
: 我是一个多月前投的，一个月后拿到follow up questions, 2分钟后拿到telephone
: interview，问了面试官说他们不给最终决定，只写报告给评定，供“专家组”审核，
: 面试中也未被问到follow up question中的答案，所以个人推断interviewer没见过我的答
: 卷，follow up questions也只是交“专家组”。
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e****s
发帖数: 105 | 58
blessing，
research
也没
我的答
这些问题要是来面我多好啊！！！
唉～
【在 D*********2 的大作中提到】
: 小女子不知拜对了何方神仙，居然拿到了Google Marketing Group的电面。之前搜索了
: 半天没找到statistician@google的面经，所以特来抛砖一把。顺便厚颜无耻的讨点blessing，
: 先谢谢了～
: 先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
: institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
: 问，觉得他either like this question or hate it，还是不冒险了。
: 我是一个多月前投的，一个月后拿到follow up questions, 2分钟后拿到telephone
: interview，问了面试官说他们不给最终决定，只写报告给评定，供“专家组”审核，
: 面试中也未被问到follow up question中的答案，所以个人推断interviewer没见过我的答
: 卷，follow up questions也只是交“专家组”。
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S******J
发帖数: 30 | 59 LZ一面二面的题目基本上都是统计的基础知识。如果版上还有其他fresh phd不知道如
何回答这些问题的话，那要好好补补课了。 |
p***l
发帖数: 1775 | 60 多谢楼主，btw，UMBC不算大烂校吧，你自谦的让我汗颜了
blessing，
research
也没
我的答
【在 D*********2 的大作中提到】
: 小女子不知拜对了何方神仙，居然拿到了Google Marketing Group的电面。之前搜索了
: 半天没找到statistician@google的面经，所以特来抛砖一把。顺便厚颜无耻的讨点blessing，
: 先谢谢了～
: 先介绍下背景，PHD in statistics， 没毕业，超级烂校，没工作经验，一个research
: institute的实习。面我的是一个tenured professor，不知为何跳到了industrial，也没
: 问，觉得他either like this question or hate it，还是不冒险了。
: 我是一个多月前投的，一个月后拿到follow up questions, 2分钟后拿到telephone
: interview，问了面试官说他们不给最终决定，只写报告给评定，供“专家组”审核，
: 面试中也未被问到follow up question中的答案，所以个人推断interviewer没见过我的答
: 卷，follow up questions也只是交“专家组”。
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s********n
发帖数: 10 | |
s********n
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