26ng终于拿下TikTok MLE offer～ 这段找工路走得太不容易了！
我这人特别轴，一门心思要转MLE，现在回头看，这条路的难度是真的高。前期完全没公司抛橄榄枝，整个找工过程就像在悬崖边走钢丝，全靠硬撑。挂了再面、面了再挂，总算熬到了上岸的时刻。
总结下来，这段经历真的特别折磨人，焦虑、抑郁的状态持续了整整两个月。还好有Kanye的歌一直陪着我，《Come to Life》《Runaway》都快被我听烂了，算是精神支柱一样的存在。
有意思的是，拿下TikTok offer后，其他的机会全找上门了。这也算是对我这段煎熬找工路的认可吧～
🔔简单总结下面试重点：
👉第一轮 ML 基础 + 编程首轮核心就是ML fundamentals。HR会让你讲解逻辑回归的决策边界，接着聊 XGBoost 和随机森林的差异，还有数据不平衡的常见处理方法。后面还会抛来经典场景提：模型部署后 AUC 指标下滑，该如何排查问题，整体都特别侧重实际应用。编程提是 “最长和为 K 的子数组” 的变体，提目本身不算难，但会一直追问边界情况，比如包含负数、空数组等场景，重点考察代码的稳定性。
👉第二轮 Deep Learning + System。围绕 Transformer 展开，比如编码器和解码器的区别、自注意力机制为何能捕捉长距离依赖，还会顺带问到 LayerNorm 和 BatchNorm 的差异，以及常见的推理加速方案。系统设计完全站在生产环境视角，比如在线学习流水线怎么设计、模型上线后如何监控数据漂移。还有道超 TikTok 风格的提：一天只能重新训练一次模型，但用户行为是实时变化的，你会怎么处理？
👉篇幅有限，三四轮就简单说下：第三轮侧重编程 + ML 案例分析，最后一轮是 BQ 面试，TikTok 一直很看重这部分。整体面下来最大的感受是，不用太偏向学术研究，但一定要能把模型和真实业务、线上系统的关联讲透彻。
整/理好的BQ提目、MLE编程提和八股知识点，需/要的话📧【T】~
