Machine Learning Engineer
virtual
· 难度 5/5
Netflix 的 ML 面试是研究级别的，并且文化部分很强。Phone screen 会做 ML 深挖。Virtual loop 共 5 轮：ML system design、coding、ML research 讨论、跨职能场景，以及文化契合。research 讨论需要展示你最近的工作。
由 AI 翻译，查看原文
- Tell me about an ML project where you had to make significant simplifications to ship.（讲讲一个为了能上线而不得不做了大量简化的 ML 项目。）
- Describe a time your model's behavior was unexpected in production. How did you debug it?（描述一次你的模型在生产环境表现不符合预期的经历。你怎么 debug 的？）
- How do you communicate model limitations to stakeholders who want certainty?（面对想要确定性结论的干系人，你如何沟通模型的局限性？）
- Tell me about a time you challenged a senior ML researcher's approach.（讲讲一次你挑战某位 senior ML researcher 方案的经历。）
Finance Business Partner
virtual
· 难度 3/5
Netflix 的 finance 面试更强调业务伙伴关系，而不是技术型会计。先 Recruiter screen，然后 hiring manager 通话。Virtual loop 一共 4 轮：财务分析 case、业务场景、干系人管理，以及文化契合。case 需要分析内容投资的 ROI。
由 AI 翻译，查看原文
- Tell me about a time your financial analysis was uncomfortable for leadership to hear.（讲讲一次你的财务分析让领导听起来不舒服的经历。）
- Describe a situation where you had to push back on a budget request from a senior leader.（描述一次你不得不对一位 senior leader 的预算请求提出异议的情况。）
- How do you build trust with creative executives who may be skeptical of finance?（你如何与可能对 finance 持怀疑态度的创意高管建立信任？）
- Tell me about a time you were wrong in a financial forecast. How did you handle it?（讲讲一次你在财务预测中判断错了的经历。你怎么处理的？）
Data Engineer
virtual
· 难度 4/5
Netflix DE 面试技术要求很硬，同时也很强调文化。先电话初筛，然后是 coding 面试。线上终面一共 4 轮：system design、coding、数据建模，以及文化契合。system design 主要围绕 Netflix 规模的数据 pipelines。
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- Tell me about a data quality issue you identified and fixed proactively.（讲讲你主动发现并修复过的一个数据质量问题。）
- Describe a time you built something that you knew would need to be rebuilt. Why?（描述一次你明知道做出来后还需要重建的经历。为什么？）
- How do you handle feedback that your data pipeline isn't meeting stakeholder needs?（当别人反馈你的数据 pipeline 没有满足干系人需求时，你怎么处理？）
- Tell me about a time you made a technical decision that was unpopular.（讲讲一次你做了一个不受欢迎的技术决策的经历。）