DoorDash MLE 面试经验分享：系统设计与模型筛选的成功策略 | Java面试代面服务 Python远程面试代面 C++技术面试代面 编程面试代面

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DoorDash MLE 面试经验分享：系统设计与模型筛选的成功策略 | Java面试代面服务 Python远程面试代面 C++技术面试代面 编程面试代面

面试流程

最近参加了DoorDash的机器学习工程师（MLE）面试，尽管还只完成了一半，但过程非常激动，迫不及待地想分享我的经历。这次面试涵盖了领域知识（Domain Knowledge）和系统设计（System Design），挑战性十足。

面试细节

领域知识（Domain Knowledge）

面试官首先强调，领域知识的部分会着重在模型筛选和指标选择方面。然而，实际面试中，我遇到的是一个产品问题：

问题：某个营销活动赔钱了，你怎么办？

过程：

• 起初，这个问题让我很困惑，因为我并不是产品经理或顾问。经过一番讨论，发现这是由于运行营销活动的方式存在问题，需要用机器学习来解决。

• 面试官要求我用ML模型解决问题，包括选择标签和特征。由于我没有做过营销方面的机器学习，回答过程中遇到了很多挑战。面试官纠正了我多次，强调了他们在营销中常用的方法。

• 最后，我理解了面试官的意图，但由于时间有限，只能简要回答。

尽管这个环节对我来说很有挑战，但通过我们的面试辅导，我在理解和解决问题的逻辑上得到了很多帮助。

系统设计（System Design）

第一轮系统设计由一位华裔女工程师进行。题目是设计一个webhook系统，通知用户交易结束。

解决方案：

• 设计一个webhook通知系统，确保消息能够准确及时地发送给用户。面试官对每一步的实现细节要求非常高，问了很多关于API如何运作、请求和结果的处理方式等问题。

• 面试过程中，我展示了对系统设计的理解和解决方案的详细步骤。尽管面试官对细节的追问非常严格，但通过我们的系统设计辅导，我能够从容应对，详细解释每一个环节。

面试总结

通过这次DoorDash的面试，我对领域知识和系统设计有了更深的理解。特别是在系统设计方面，导师的指导和建议对我的表现起到了关键作用。我们的面试辅导和模拟面试服务帮助我在面试中表现得非常自信和从容，获得了面试官的认可。

对于正在准备面试的朋友们，建议在领域知识、系统设计和行为面试方面做好充分准备。特别是在应对复杂系统设计和多样化编程任务时，确保自己能够展示全面的技能。如果需要专业的面试辅导、OA代做、简历润色等服务，欢迎添加微信 leetcode-king 获取更多信息。我们的团队由编程高手和系统设计专家组成，能够为您提供全方位的求职支持，帮助您顺利拿到心仪的Offer。