Google MLE PHD VO面经

Onsite面试回顾：

1. 第一轮编程（Coding）:

   • 题目是检测无向图中的环（detect cycle in undirected graph）。这是一个经典的图论问题，我采用了深度优先搜索（DFS）来解决。

2. 第二轮编程（Coding）:

   • 主题是在存储系统中找出10个最大的文件（find 10 largest files in a storage）。我实现了一个有效的算法来处理这个问题。

   • 追加问题：找出最大的10个子文件夹（top 10 largest subfolder）。这要求对之前的方法进行扩展，以处理更复杂的文件结构。

3. 行为问题（Behavioral Questions, BQ）:

   • 他们问了我以下几个问题：

     • 你的动机是什么？

     • 如何处理不感兴趣的工作？

     • 遇到障碍时你是如何处理的？

     • 当不同的工作同时涌现时，你是如何设置优先级的？

4. 机器学习系统设计（ML System Design）:

   • 设计一个股价预测系统（predict stock price）。这要求我展示我的系统设计能力以及对机器学习模型的理解。

整个面试过程充满了挑战，同时也非常充实。我展示了我的技术能力和解决复杂问题的方法。现在进入了team match阶段，我对能找到合适的团队充满期待。希望我的面试经历能给正在准备面试的朋友们带来帮助和启发！