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全文共3113字，預計學習時長9分鐘 ...來源：Netflix Netflix是一家總部位於加利福尼亞州洛斯加托斯的流媒體公司。作為一家最受科技影響的內容媒體公司，科技已經滲透到了文化領域。 Netflix成立於1997年，最初是一家DVD租賃服務公司，後來擴展到流媒體業務。現在，Netflix在全球擁有超過1.5億的付費訂閱量，其中包括6000萬美國用戶。在流媒體支持超千種設備，觀看時長每月約三十億小時的環境中，Netflix每天從超過一千億個活動中收集數據。 數據科學是Netflix的DNA，Netflix利用數據科學改善用戶體驗的方方面面。多年來，Netflix一直利用數據科學作為其內容推薦引擎，以決定製作哪些電影和電視節目來改善用戶體驗。 ... Netflix的數據科學角色 Netflix的數據科學家的角色在很大程度上取決於團隊。然而，Netflix的一般數據科學家角色貫穿業務分析、統計建模、機器學習和深度學習的實現等領域。Netflix是一家大型公司，數據科學家在個性化和算法、營銷分析、產品研究和工具等30多個不同的團隊中工作，擁有從基本分析到複雜的機器學習算法的各種技能。 所需技能 Netflix只聘用具有至少五年相關經驗的有資質的數據科學家。其要求非常具體，招聘人員熱衷於對每個工作崗位進行專門招聘。這有助於擁有特定行業經驗的人能針對特定的團隊角色。 其他相關資質包括： · 統計學、計量經濟學、計算機科學、物理學或相關定量領域的高等學位（碩士或博士）。 · 五年以上的相關經驗，並且在利用大量數據推動產品創新方面有著可靠的工作業績。 · 具有分布式分析處理技術（Spark、SQL、Pig、Presto或Hive）的經驗，並具有Python、R、Java或Scala方面的強大編程技能。 · 有實際的建立機器學習模型的經驗，並且具有良好的影響力。 · 具有在A/B測試、分析觀測數據和建模中使用的深層統計技能 · 有在Tableau、R Shiny或D3中創建數據產品和儀錶板的經驗 Netflix的數據科學團隊是什麼？ Netflix的數據科學一詞涵蓋了與數據科學相關的廣泛領域和角色。數據科學家這一頭銜是角色和功能的結合，範圍從專注於產品分析的數據科學家擴展至數據工程和機器學習功能。 · 個性化算法：與產品和工程團隊合作，評估性能，優化個性化算法，用於向Netflix用戶推薦電影、電視節目、藝術品和預告片。 · 用戶介面數據科學與工程：利用自定義機器學習模型為所有訂閱者優化產品的用戶體驗。 · 產品研究和工具：開發和實施方法，以推進Netflix的大規模實驗。這包括開發數據可視化框架、工具和分析應用程式，為其他的團隊提供對用戶行為和產品性能的洞察。 · 增長數據科學與工程：注重於擴大用戶群，圍繞關鍵業務指標，構建和設計高度可伸縮的數據管道以及乾淨的數據集。 · 營銷數據科學工程：創建可靠的分布式數據管道，構建直覺型數據產品，為利益相關者提供跨越行業的數據利用方法，為所有非技術團隊提供自助服務。 ... 面試過程 ...圖源：Netflix數據科學博客 Netflix的數據科學招聘流程與其他大型科技公司類似。招聘過程從初篩開始，然後在進行技術篩選之前，再經過一次招聘經理的電話篩選。通過技術篩選後，將會安排現場面試。面試分為兩部分，分別有六七人參與。 ... 初篩 Netflix的初篩是一個30分鐘的電話面試。Netflix的招聘人員有很強的專業性和技術性，他們的工作是了解應聘者的簡歷，查看應聘者經歷、項目和技能是否與這個職位相匹配。這部分面試的第二點是測試應聘者整體溝通技能，並向應聘者解釋應聘角色及其背景。 接下來就是招聘經理篩選。這一部分將更注重應聘者過去的經驗，深入了解應聘者在數據科學和機器學習方面的技術能力。當招聘人員確認應聘者的項目與團隊高度契合時，招聘經理會進行更深入的提問，比如對某一項目使用某一算法的原因，或構建不同的機器學習或分析系統的方法。 招聘經理也會告知更多關於團隊的角色和職責。請注意，Netflix很注重文化和價值觀，可能會要求應聘者選擇某一價值觀並解釋原因。 技術篩選 通過初篩後，面試的下一步是技術篩選。這個過程通常長達45分鐘，涉及的技術問題包括SQL、實驗和A/B測試，以及機器學習技術問題。 問題示例： · 你對於流媒體環境下的A/B測試了解多少？ · L1和L2正則化有什麼區別，為什麼不在實例中使用L0.5正則化？ · 在線梯度下降和批量梯度下降有什麼區別？ · 向利益相關者傳達機器學習結果的最佳方式是什麼？ ... 現場面試 ...來源：Pexels 現場面試是招聘過程的最後一個階段，分為兩部分，中間有午休時間。如果應聘者是從外地來的，Netflix會帶其飛到洛斯阿爾托或洛杉磯進行現場面試，並且會預先和招聘人員見面，然後再進行面試。 面試包括面對六到七個人的一對一面試，其中包括數據科學家團隊成員、團隊經理和產品經理。Netflix的現場面試是產品、機器學習和各種分析概念的結合。面試問題包括產品感、A/B測試（假設測試）的統計信息、SQL和Python編碼、實驗和度量設計以及文化匹配。如果這個該崗位更加注重工程，那麼面試問題就更可能涉及機器學習和深度學習。 注意事項和提示 · 請記住，面試的目的是評估如何運用分析概念和機器學習算法以及模型來預測用戶和內容的價值。可以複習一下統計學和機率學、A/B測試和實驗設計、回歸和和分類建模概念等知識。 · 再三提醒，要記得閱讀Netflix文化展示文稿。文化是Netflix的一切。他們創造了一種獨特而著名的工作文化，並將其轉錄到了一個100多頁的在線幻燈片上。 · Netflix的核心文化是建立一支高績效團隊，並將其置於一個能夠讓成員表現優異的環境中。這體現在極大程度的自由和責任上，在受限的自上而下的管理下由管理者提供的強大環境上，以及獎勵優秀員工的薪酬獎勵和晉升制度上。 · 在薪酬談判中，請注意，Netflix的薪酬非常高。他們僱傭的技術人員的平均工資超過了三十萬美元，並且很多時候幾乎都是現金形式，也可以選擇將其中一些轉換為限制性股票（RSUs）。這就是Netflix面試很難，招聘基準線非常高的原因。 ... Netflix數據科學面試問題 ...來源：Pexels · 使用邏輯回歸寫出建立分類器的方程式 · 在握有account_id、 device_id和有關支付的元數據等Netflix一個月登陸數據的情況下，如何檢測支付欺詐？ · 如何為公司正在考慮推出的新內容推薦模型設計一個實驗？什麼指標會影響結果？ · 編寫SQL查詢以查找兩個活動之間的時差。 · 如何構建和測試一個指標，以比較兩個用戶之間對於電影/電視節目偏好的排名？ · 如何從500萬個搜索查詢中選擇一個具有代表性的樣本？ · 為什麼線性整流函數是一個很好的激活函數？ · 如果Netflix希望擴大在亞洲的業務，可以利用哪些因素來評估亞洲市場的規模，以及可以採取哪些措施來占領這個市場？ · 如何利用歸因建模來衡量營銷效果？ · 如何確定Netflix訂閱的價格是否真正是消費者進行訂閱的決定因素？ ... 留言點讚關注 我們一起分享AI學習與發展的乾貨 如轉載，請後臺留言，遵守轉載規範

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