Grammarly 面试成功经验分享：编程挑战、机器学习问题解析与代面试服务
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Grammarly 面试成功经验分享：编程挑战、机器学习问题解析与代面试服务
面试流程
本人于5月参加了Grammarly的电话面试和视频面试（VO）。现将面经分享回馈给地里朋友们：
电话面试（Phone Screen）
电话面试的问题与某位楼主分享的题目一致，具体问题可以参考链接🔗 www.1point3acres.com。
视频面试（VO）
视频面试分为以下几个部分：
1. 机器学习系统设计（ML System Design）
题目：设计一个机器学习系统来验证拼写检查系统。注意，这里已经有一个拼写检查API，需要解决的问题是如何提高用户接受拼写检查推荐结果的比例。
解决方案：
分析现有拼写检查系统的性能，找出改进点。
设计特征工程方案，提高推荐结果的准确性。
评估模型性能，并通过A/B测试优化推荐结果。
2. 实际机器学习编码（Practical ML Coding）
题目：在Colab中实现一个词性标注（POS tagging）模型。包括特征工程、模型训练、推理函数和评估。
解决方案：
使用适当的特征工程方法，提取有用特征。
训练模型并进行超参数调优。
编写推理函数，生成词性标注结果。
评估模型性能，并讨论在实际项目中有足够时间时可能使用的模型。
3. 机器学习/深度学习（ML/DL）
第一部分：深入探讨过去的项目，详细讲解项目中的深度学习部分。
第二部分：设计一个电子邮件垃圾邮件检测系统。需要详细讨论模型的选择、部署和监控。
解决方案：
选择适当的模型架构（例如RNN、CNN等）进行垃圾邮件检测。
设计系统部署方案，确保模型能够高效运行。
设计监控方案，及时发现并处理系统问题。
4. Hiring Manager 面试（HM）
内容：找一个过去的项目，重点讨论行为方面的问题，包括项目时间线、合作职责等。
面试总结
这次Grammarly的面试让我受益匪浅。通过这次面试，我不仅展示了自己的技术实力，还增强了对机器学习系统设计和实际应用的理解。建议大家在准备类似面试时，全面提升自己的编程、机器学习和项目管理能力。
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