疫情下的北美2020：機器學習工程師面試經驗(Machine Learning Engineer)
其實我想說的是，疫情下的軟體工程師面試，聽起來就像坐著Zoom一整天一樣容易呢（想像起來）。
想要面試其他公司的理由，要認真說起來永遠說不完 — — 追求更大的Project Impact / Scale、更有興趣的Domain、更好的職位和薪資，總結來說就是想要了解更多的選項以及自己在勞動市場上的定位（Package LOL)。
在準備的過程中蒐集了許多資料也得到了許多朋友的協助，因此將這些面試Machine Learning (ML)相關職位的經驗和資源整理起來，希望能夠幫忙到同樣也想要在北美面試ML相關職位的人。
先說明一下我的背景：在這篇文章整理時，我從NYU CS MS program畢業兩年，也在紐約的新創公司Text IQ工作了約莫兩年，職位是Machine Learning Engineer。在Text IQ時我負責的專案大多是優化核心產品中的Natural Language Processing / Understanding / Machine Learning模型效能，也是興趣所在，因此面試時鎖定的職缺都至少與ML相關，而等級大約是落在大公司的Level 4（通常Level 3是Junior / New Grad)。但我也有收過Level 5的面試，所以最後會落在什麼級別主要還是看面試表現。
順帶一提我的前東家是間好公司：有很好的Product market fit、充足的現金流、盈利、優良的工程團隊、應有盡有的福利；此外，start-up的緊張感、高工時、高報酬以及快速迭代和高參與度的產品開發流程也都可以體驗到（美國start-up的工作體驗可以另寫一篇了）。會選擇轉職很大的原因還是在於自己想要學習大公司的工作制度、經手高流量2C產品的ML Project、以及更穩定的工作體驗。對Text IQ的產品和市場有興趣的話非常歡迎聯絡我，我們聊聊！
總而言之（Disclaimer！），這篇整理主要是針對至少有1–2年經驗的Machine Learning Engineer面試，而不是轉職Machine Learning Engineer或是Distributed System / Backend / Full Stack / Software Engineer。適用範圍也僅限於北美。
