Developer Advocate
virtual
· 难度 3/5
Recruiter Screen，hiring manager video，conference-talk presentation，behavioral，以及与 director 的终面。Hugging Face 的 DevRel 在全球范围曝光度很高。
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- Walk me through a community-driven campaign you led.（请你详细讲讲你主导过的一次社区驱动的活动。）
- Tell me about handling negative feedback on a feature.（讲讲你是怎么处理某个功能的负面反馈的。）
- Describe a tutorial you authored that drove measurable adoption.（描述一篇你写过并带来可量化采用率提升的教程。）
- How do you stay credible with senior ML practitioners?（你怎么在senior的 ML 从业者面前保持专业可信度？）
ML Engineer
virtual
· 难度 4/5
Recruiter Screen，technical phone，virtual onsite 包含一轮关于 model serving optimization 的 case study，deep-dive 和 behavioral。Model Hub 每天支撑数百万次模型下载。
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- Walk me through optimizing inference performance for a popular model.（带我过一遍你如何为一个热门模型优化 inference 性能。）
- Tell me about debugging a model serving issue.（讲讲你如何排查一次 model serving 问题。）
- Describe partnering with the community on a model release.（描述一下你如何与社区合作完成一次模型发布。）
- How do you decide what to optimize for the long tail of models?（面对模型的长尾，你如何决定该优先优化什么？）
Product Manager
virtual
· 难度 4/5
Recruiter Screen，hiring manager call，一轮围绕 managed inference 的 product-sense，analytical、cross-functional，以及 exec 终面。Inference Endpoints 是商业化产品。
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- Walk me through pricing strategy for managed inference.（带我过一遍你对 managed inference 的定价策略。）
- Tell me about a launch that improved enterprise adoption.（讲讲一次提升 enterprise adoption 的发布项目。）
- Describe partnering with engineering on a quality vs. cost decision.（描述一下你如何与 engineering 合作做 quality 与 cost 的取舍决策。）
- How do you balance open-source community vs. commercial product?（你如何平衡 open-source community 与 commercial product？）