作为Data岗的技术力代表，Data Science所要求掌握的技术不仅多，还需要精，面试前需要准备的考察重点也多的让人头昏脑涨。 为了让留学生们在准备投递前更系统、全面的复习，给大家推荐这150道真题。 优势： 由GitHub上的DS大神整理搜集，专为Data面试的候选人编写。 150道题目均来源于真实面试，每道题的都有解题思路和标准答案，参考性非常强。 数学/编程/简历问题等，DS面试中所有类型的题目都在这里。 确切来说就是DS面试指南！ 以真实面试过程中的考察重点分为7大板块，每个板块涉及的真题都源自于22-23年最新DS岗位真题 涉及内容：机器学习、深度学习、统计、概率、Python、SQL&Database、简历优化问题

meta找intern或是newgrad-E3攻略： 第1步：投简历 从投简历到等到面试通知可能要三天到三个月（著名的长时间线）不过需要注意一个岗位挂了的话会有冷冻期的，不能再投递同一类型的岗位了。 第步2步(Optional): 电话初筛 HR小姐姐/小哥哥给你打电话，就是要确认你的visa情况、专业背景和面试时间了。这时候要表现得自信又亲切哦，让HR感觉到你对这份工作的热情和诚意。对了，这个阶段，一般不会有技术面哦！ 第3步：在线测验 / 技术电话面试** OA：中等难度，70分钟搞定4题。通常HR会在当天或第二天发你OA链接，有效期是一周，开启解题模式！或者是一个面试邀约（phone

最近salesforce还在持续发岗，大家都投了嘛！1小时30分钟的OA，还是白嫖的 salesforce Technical interview会根据你的简历 deep dive，问一些之前做过的project和internship。 一定要对简历上面的问题非常熟悉，应对面试官的follow up！ 另外，还会被问到技术性问题，比如当前组遇到的问题场景，该如何解决？ Hiring

运气非常好6月份投的，居然11月底被捞了，昨天刚面了两轮back2back，两面都是亚裔面试官，非常友善，过程也简单明了，self-intro完就开始做题了， 题目如下： 第一轮：sort an array但这个array满足一个条件, the absolute difference between the

同学们大多都在LeetCode刷。但了解过的同学也知道，LeetCode的题量足有2000+，不论是在花费的时间or刷题的顺序上，对留学生来说都是不小的难题。 如果你正陷入算法有硬伤，刷了上百道还是0 Offer的死循环中，那么接下来这个由谷歌在职大神LeetCode刷题攻略一定值得你看看！ 这份攻略中，刷过的同学推荐从这位谷歌Waymo（无人车）工程师总结的刷题笔记开始 阶段1: 只做官方leetbook (初级-> 中级 -> 高级算法)周末花半天刷一个章节，后续变成一周内分散着刷完一个章节。 阶段2:找固定的list，坚持每天刷题，开始是用Grind75定制列表，现在开始在字节校园打卡每日一题。

Meta公司leetcode高频OA题目 作为全球lingxian的科技公司，对于程序员的招聘要求非常严格。而leetcode作为程序员必备的刷题网站，对于想要进入Meta公司的同学们来说，掌握高频考题是非常重要的。 那么，如何快速掌握Meta公司leetcode高频OA考题呢？别担心，我已经为大家整理好了。 无论你是正在准备出国留学的同学，还是想要提升自己的编程能力，这些高频考题都是你不可错过的宝贵资源。 我们要注重基础知识、刷题和总结、注重细节和效率、善于利用搜索引擎和社区资源以及保持积极心态。 Meta高频Leetcode题目整理 1.Making A Large lslandMeta

是我在Meta面试的一些过程和经验分享一下 Meta面经： Onsite面 Coding：题目一： 347.Top K most freqent elements 题目二：find

成功上岸（US）Nvidia，分享一点我的经验：一面： 经理电话面试 （1）自我介绍，专业课程+项目经历 （2）coding概念+coding题目 （3）面试官介绍组里工作+BQ。 二面：（一共三轮）组内Engineer的on-site电面➕高强度的问答。 主要涉及知识点： Container DevOps相关知识 软件开发流程各个环节的工具

美国计算机科学专业申请硬实力 1.关于本科背景和先修课 计算机的申请者如果要有较好计算机录取结果（Top50cs项目），还是以计算机本科或者辅修为主。申请者必须有足够计算机学科背景，因此在你提交申请时最好能提交包含下列这些课程在你的成绩单中，并尽可能获得高分： 数学： 包括微积分（Calculus）、线性代数（Linear Algebra）、离散数学（Discrete Mathematics）、概率论与统计（ProbabilityandStatistics）; 数据分析：数据结构（Data Structures）、数据库（Database）（3）计算机：计算机系统、计算机基础、计算机算法、计算机网络、编程语言（如Java，C，or C++）2.GPA，G/T成绩