Instacart 面试经验分享 | 机器学习系统设计 编程面试 行为面试
Instacart 面试经验分享 | 机器学习系统设计 编程面试 行为面试
面试流程概览
职位：Machine Learning Engineer
公司：Instacart
面试时间：2024 年年底
面试流程：
- 店面 (HM Chat)
- Onsite
- ML Concepts (背景 & 项目 & Ads Ranking Model)
- Coding (两道 Easy 题)
- Machine Learning System Design - Search Ranking System
- Machine Learning System Design - Marketplace Bidding System
- Project Retrospective (项目回顾)
店面：Hiring Manager 聊天
关键词：职业经历、技术背景、团队匹配
- 主要内容：
- 自我介绍、过往项目经验。
- Instacart 相关业务讨论，涉及广告推荐、搜索排名等相关主题。
- 未来职业规划，以及如何匹配 Instacart 的需求。
建议：
- 准备清晰的 自我介绍，突出与 Instacart 业务的匹配点。
- 强调广告相关经验，如果有 Ads 相关 ML 经验，可以提及 Ads Ranking/CTR 预估相关项目。
- 展现对 Instacart 业务的兴趣，体现你对电商广告、竞价机制的理解。
Onsite 第一轮：ML Concepts
关键词：广告推荐、搜索排序、机器学习基础
- 面试内容：
- 先聊背景和过往项目。
- 讨论 Ads Ranking Model 的构建过程，包括 特征工程、模型选择、评估指标。
- 可能涉及 A/B Testing、冷启动问题、模型部署优化等话题。
建议：
- 熟悉 Ads Ranking Model：
- 典型的 Click-Through Rate (CTR) 预测模型。
- 常见方法如 Logistic Regression, GBDT (XGBoost), DNN Ranking Models。
- 深入理解 Ranking 逻辑：
- 如何设计 离线训练 + 在线 Serving 结构。
- 评估指标（AUC, NDCG, Precision-Recall）。
- 掌握广告生态：
- 了解 广告竞价 (Bidding)、广告拍卖 (Auctioning) 机制。
- 用户画像 及 个性化推荐策略。
Onsite 第二轮：Coding
关键词：数据结构、算法、编程测试
- 面试内容：
- 两道 Easy 难度的算法题，具体题目不记得。
- 可能涉及 数组、字符串、哈希表、排序 等基础算法。
建议：
- 刷 LeetCode Easy / Medium 相关题目。
- 练习 Python / Java 的代码实现，提高速度和正确率。
- 关注测试用例，确保代码鲁棒性，避免边界情况出错。
Onsite 第三轮：ML System Design - Search Ranking System
关键词：搜索排序、机器学习系统设计、实时性
- 面试内容：
- 设计 Instacart Search Ranking System，需要考虑：
- 查询解析 (Query Parsing)
- 特征工程 (Feature Engineering)
- 模型选择 (GBDT, DNN, Two-Tower)
- 排序 (Re-ranking, Post-processing)
- 实时性 (Latency, Indexing)
- 可能涉及：
- Embedding-based Retrieval (向量搜索)
- Hybrid Ranking (融合 BM25 + ML Ranking)
- 商品推荐策略 (个性化、冷启动)
- 设计 Instacart Search Ranking System，需要考虑：
建议：
- 掌握搜索排序基本架构：
- Query Parsing → Candidate Retrieval → Ranking → Re-ranking。
- 熟悉 Search Ranking 相关模型：
- GBDT, DNN (DeepCTR Models), Two-Tower, BERT for Query Understanding。
- 考虑系统工程问题：
- 实时性、A/B Testing、在线实验。
Onsite 第四轮：ML System Design - Marketplace Bidding System
关键词：广告竞价、实时计算、竞价模型
- 面试内容：
- 设计 Instacart Marketplace Bidding System：
- 广告竞价 (Ad Bidding)
- 竞价拍卖机制 (Auction Mechanism)
- 用户兴趣建模
- 可能的讨论：
- 第一价格 vs 第二价格拍卖（First-price vs Second-price Auction）。
- 实时计算 vs 离线训练。
- 广告投放策略（基于用户画像的动态竞价）。
- 设计 Instacart Marketplace Bidding System：
建议：
- 了解广告竞价系统：
- GSP (Generalized Second-price Auction) vs VCG Auction。
- eCPM 计算公式 eCPM = bid × CTR。
- 考虑实时计算需求：
- Flink / Kafka 在实时竞价中的应用。
- 在线学习 (Online Learning) vs 离线训练 (Offline Training)。
Onsite 第五轮：Project Retrospective
关键词：项目复盘、技术挑战、团队协作
- 面试内容：
- 介绍过去一个深度参与的 ML 项目。
- 讨论：
- 项目目标
- 技术实现
- 遇到的挑战
- 改进方案
- 可能涉及：
- 上线 A/B Testing 结果
- 特征工程的优化
- 如何优化训练时间、推理效率
建议：
- 用 STAR 法则准备项目介绍：
- Situation: 项目背景
- Task: 你的职责
- Action: 具体做了哪些
- Result: 结果如何
- 强调业务影响力：
- 用 数据 证明优化效果，如 CTR 提升、Latency 降低。
总结与建议
- 技术面试准备：
- 重点复习 搜索排名、广告竞价、ML Ranking Models。
- 练习 ML System Design，关注实时计算、个性化推荐。
- 编程面试：
- 刷 LeetCode Easy / Medium 题目，保证代码正确性和高效性。
- 行为面试：
- 准备 项目回顾、职业规划、团队合作案例。
如果你正在准备 Instacart 或其他科技公司的面试，我们提供 机器学习系统设计辅导、算法训练、简历优化 等服务，助你顺利通关！
！
