Experiencia de entrevista de Goldman Sachs | Conjunto 36 (en el campus)

Goldman Sachs visita nuestro campus todos los años para realizar pasantías y prácticas en el campus. Últimamente, su proceso se ha vuelto bastante estable, generalmente realizan una prueba de tres partes en línea, seguida de entrevistas el día 1 (1 de diciembre). Presenté mi solicitud a través de la célula de colocación del campus, fui preseleccionado para una entrevista y, finalmente, me dieron una oferta (que acepté). Esta es una descripción general tanto de la prueba como del proceso de entrevista por el que pasé.

Prueba en línea :

CS:

60 minutos, 5 MCQ, 2 preguntas de codificación. Cada MCQ fue +10/-3, las preguntas de codificación fueron +20, +30 con calificación parcial (aunque no se especificó cuánto, y Hackerrank muestra cuántos casos de prueba pasaron)

(30) puntos

1. En) 

ML:

cantidad: 

1. Respuesta:

Las listas cortas se basan tanto en su currículum como en los puntajes de las pruebas. Dependiendo de qué tan bien lo haya hecho en cada sección, diferentes equipos lo preseleccionarán para las entrevistas. Para mí, había intentado 5 de 5 MCQ de codificación correctamente (y me equivoqué en uno), y 9 de 10 preguntas cuantitativas (las 9 correctas). Obtuve algunos casos de prueba justo en la primera pregunta de codificación, eso puede haberme dado algunas marcas más parcialmente. La sección de ML era totalmente basura. Esto fue suficiente para obtener una lista corta tanto en los equipos que buscan habilidades de codificación (Tecnología GS) como en los equipos que buscan habilidades cuantitativas.

Entrevistas: 

Como se mencionó, dependiendo de cuántos equipos lo miren, es posible que tenga varias listas cortas. Tuve 2 entrevistas de codificación (por el equipo de Tecnología) y 4 entrevistas cuantitativas. Creo que de cada tipo, el primero es una prueba de detección y el segundo es una prueba de selección. El orden de mi entrevista fue Qp/Q1/Q2/Tp/T1/Q3, donde Q/T indica Tech/Quant, y p indica la ronda preliminar, mientras que el número indica una ronda específica del equipo en particular. En cada entrevista, intente captar el nombre de las divisiones en las que trabajan e intente preguntarles sobre el trabajo allí. Si sus entrevistas van moderadamente bien, se le puede dar una oportunidad en varios equipos, y es una buena manera de averiguar qué equipo le interesa más y tratar de dejarlo claro durante las entrevistas.

equipo de tecnología:

Entrevista uno:

1. Háblame de ti
2. Dada una lista enlazada, ¿cómo encontrará un bucle en ella (le dije que había visto el problema antes, así que le di un breve resumen de la solución y pasamos a la siguiente)
3. Dada una array de números enteros, encuentre el número natural mínimo faltante. Eventualmente tuve que dar una solución de tiempo O (n), espacio O (1), a partir de la solución ingenua O (nlogn)

El resto de la entrevista fue una breve descripción del equipo, lo que hicieron. Hice algunas preguntas sobre el tipo de escala que enfrentaban. El entrevistador habló sobre un proyecto en el que estaba trabajando, que aseguraba la sincronización a escala global en milisegundos. Esto me pareció bastante bueno, pero ya había explicado que no tenía exposición a los sistemas y que preferiría un equipo cuantitativo a un equipo técnico.

Entrevista dos:

1. Dada una array, dé un algoritmo para rotar la array en su lugar. (Respondió haciendo reflejo vertical + horizontal)
2. Dado un conjunto de strings, encuentre el prefijo común más largo de todos ellos. (Respondió ordenando todas las strings lexicográficamente + comparando la primera y la última string. Otro enfoque que mencioné fue tomar dos strings al azar, verificar su LCP (que sea A) y continuar verificando con cada string restante, configurando A = LCP (A, string_i))

En ambas entrevistas, el entrevistador hablará de sus equipos. Esta es una buena oportunidad para hacer preguntas específicas. Como no tenía experiencia en bases de datos o redes, realmente no podía apreciar la escala o el impacto que estaba teniendo su equipo, así que solo hice preguntas genéricas sobre el trabajo, etc.

Equipos cuantitativos:

Entrevista uno:

Acertijos básicos de probabilidad. Hice que se saltaran todos los acertijos que había encontrado, así que no fue gran cosa.

1. Explique qué es PCA. Dé un ejemplo, ¿siempre reportará una combinación lineal?
2. Problema de Josefo (no sabía de esto, se hizo una pregunta por 100, escuché mal y lo hice por n y luego cometí algunos errores pequeños al calcular 100)
3. Dada una array de números aleatorios, ¿cuál es el número esperado de mínimos locales (inicialmente no verifiqué los puntos finales y dije n/4, luego lo corregí de inmediato)
4. Dado un polinomio x^2 + ax + b, cual es la probabilidad de que tenga raices reales (a, b se extraen de unif[0,1]) (mencione que ya lo preguntaron en la prueba, entonces me preguntaron para resolverlo y mostrar lo que había hecho)
5. Dado que un palo se parte en 3 partes, ¿cuál es la longitud esperada de la parte máxima? (Esto fue sencillo. Encuentre el cdf de X = max(X1, X2, X3) e integre)
6. Dado que un palo se parte en 3 partes, ¿cuál es la longitud esperada de la parte mínima? (Esto me atascó, especialmente cuando se me pidió que generalizara a n descansos). Más tarde, se me pidió que comentara sobre el pedido, muestre cómo podría resolver esto usando diferentes métodos.

Entrevista dos:

Otra ronda de acertijos de probabilidad. Una vez más, en su mayoría cosas fáciles. No recuerdo ningún acertijo específico de esto, porque esto sucedió entre otras entrevistas y yo estaba prácticamente en piloto automático y no tengo idea de lo que sucedió. Solo asegúrese de abordar las preguntas desde lo básico y hable con el entrevistador todo el tiempo.

1. Chameleon puzzle: http://www.cut-the-knot.org/blue/Chameleons.shtml (Anoté las diferencias entre los colores al principio y después de cada intercambio, y dije algo. Con algunas pistas, pude para reducirlo a la forma de divisibilidad por 3, y estaban contentos con eso)
2. Dadas dos secuencias de lanzamiento de monedas: HTH, HTT, ¿cuál requerirá menos lanzamientos para observar según las expectativas? (Inicialmente no tenía ni idea de qué hacer con esto, pero después de hablar un poco, descubrí que el primero se reiniciaría al fallar en el tercer lanzamiento, mientras que el segundo podría reanudarse desde el segundo lanzamiento al fallar en el tercero. Por lo tanto, el segundo tomaría menos número de lanzamientos en la expectativa)
3. ¿Cuál dirías que es tu fuerza, y da un ejemplo de eso?
4. ¿Cuál es un ejemplo de cuáles son tus debilidades y cómo te afectó?
5. ¿Diría que es más un colaborador individual o un jugador de equipo (y mencionó que no había una respuesta correcta, como qué!)

Entrevista tres:

Esta fue más una sesión de debate. Me preguntaron un acertijo y luego discusiones sobre el trabajo en el equipo del entrevistador.

1. Dado que un robot comienza en la línea real en algún número entero X y se mueve con alguna velocidad Y, y se le permite consultar cualquier punto integral en la línea real cada segundo. ¿Cómo encontrará dónde está el robot, probablemente en pasos finitos? Primero pregunté si podía comenzar con X = 0. En este caso, es fácil darse cuenta de que tiene que consultar i^2 en cada segundo i, y siempre puede encontrar el robot. Esto es esencialmente solo verificar todos los enteros en secuencia. Ahora, la extensión a X, Y es inmediata, solo necesita verificar las tuplas de (X, Y) y esto esencialmente se reduce a verificar todos los números racionales en secuencia (o todos los puntos en una cuadrícula de enteros positivos). Nuevamente, dado que ambas secuencias son contables, puede encontrar el robot en una cantidad de tiempo finita.
2. Dado un conjunto de valores de rendimiento y valores de fertilizantes utilizados, intente modelar cómo se vería el rendimiento dada una cantidad de fertilizante. Esto requirió un poco de insistencia y de hablar en voz alta, finalmente se conformó con modelar el rendimiento y el fertilizante como variables aleatorias gaussianas conjuntas (Y, F), con covarianza desconocida. Luego me preguntó cómo estimaría la ganancia (medida por P*Y – C*F) obtenida sobre esta distribución (integración directa). Luego me preguntó cómo encontrar la expectativa de la ganancia, dado que la ganancia es mayor que alguna cantidad conocida (integrar con los límites adecuados). Luego tuvimos una discusión sobre la integración en este caso (había leído mal mi letra y notación por otra cosa, y pensó que estaba haciendo algo mal). Luego preguntó cómo calcularía la expectativa dada muestras de las distribuciones (calcular la cantidad y promediarla). Nuevamente, siguió una discusión sobre cómo hacer esto, por qué esto sería correcto, etc.
3. Luego me preguntó cómo podía generar estas dos variables aleatorias gaussianas distribuidas conjuntamente, cuando solo tenía acceso a una función de generación que genera a partir de Unif[0,1]. Aquí, pedí dividirlo en pasos más pequeños. El primer paso que expliqué fue generar dos variables aleatorias correlacionadas a partir de dos variables aleatorias gaussianas no correlacionadas (Do y = a + p*b, donde a y b son gaussianas estándar y p es la covarianza requerida). Estaba acostumbrado a hablar de covarianza, así que cometí el error de no normalizar esto correctamente. Señaló este error y rápidamente corregí la correlación y no la covarianza. Luego me preguntó cómo generaría esta Gaussiana a partir del uniforme, a lo que respondí que se podría usar el método de la CDF inversa. Siguieron algunas preguntas más, y parecía que estaba feliz con mi desempeño.

Luego explicó el trabajo de su equipo y qué tipo de modelos utilizaron. Esta fue una conversación muy interesante para mí, no me di cuenta de la escala de operaciones de este equipo en particular, y logré hacer algunas preguntas al respecto porque era realmente intrigante.

Entrevista cuatro:

Esta fue una ronda de acertijos, junto con algunas preguntas genéricas sobre cuáles eran mis debilidades y fortalezas, junto con una discusión sobre el trabajo de los equipos. Algunas preguntas que recuerdo:

1. Tomemos 100. Lo divides en dos partes, digamos 50 y 50. Sea A1 = 50*50. Ahora divide cada 50 en dos partes más, digamos 25, 25 y 25, 25. A2 = 25*25, A3 = 25*25. Básicamente, divides el número y construyes un término multiplicando cada término de la partición. De esta manera puedes construir un árbol binario. Ahora sume todos los términos que ha definido (todos los productos). Demuestre/rechace que la suma es constante independientemente de la partición que elija en cada Node. (Esto me desconcertó inicialmente, así que intenté usar n = 4, n = 5 en lugar de 100. Luego afirmé que funcionaría independientemente del valor, así que intenté hacerlo para N general y fracasé miserablemente. Luego me preguntó cómo intentaría probar tal cosa, dije que parecía una inducción. Así que ahora básicamente puedes inducir en cada partición secundaria del árbol binario formado.
2. Encuentre los k elementos más pequeños en una array (Comenzó con la solución ingenua O (nlogn), luego dijo que podría mejorarse a O (nlogk). Preguntó si era posible algo mejor, dije que no porque eso podría implicar que la clasificación podría ser más rápida que O(nlogn). No estoy seguro si eso fue correcto, pero parecía feliz)
3. Me preguntaron si estaba familiarizado con ML y estadísticas (gran error, ML != inferencia estadística). Cuando se le preguntó por qué calculamos la desviación estándar dividiendo con n-1 en lugar de n. (No sabía la respuesta, así que inventé algo sobre cómo la media en sí misma no es la verdadera media, por lo que probablemente no deberíamos estimarla exactamente. Necesitaba un montón de indicaciones para esta, finalmente la respuesta resultó estar bien Estas líneas)
4. (La pregunta más difícil que tuve en el día) Dados tres puntos uniformemente elegidos al azar en el interior de un círculo, ¿cuál es la probabilidad de que el triángulo formado contenga el centro del círculo? (Primero garabateé un poco dibujando una línea entre dos puntos aleatorios y averiguando dónde podría estar el tercero para ser relevante. Esto me llevó a unir cada punto al centro y extender cada una de estas líneas al círculo, así que ahora obtenga un sector del ángulo theta, donde theta es el ángulo entre esos dos puntos. Dije que esta era la región relevante y que necesitaríamos integrarla. Me preguntaron cuántos parámetros necesitaba integrar, dije radio de ambos puntos y el ángulo relativo entre ellos. Luego me preguntaron si el radio importaba, pero resultó que en realidad no importaba. Así que dije que la respuesta sería solo el valor promedio de theta, entonces me equivoqué al decir que theta oscilaría entre 0 – 2pi, corregido a 0 – pi. Esto resultó ser 1/4, y los entrevistadores estaban contentos con mi solución y enfoque, habiendo evitado la integración por completo)

En todas las entrevistas cuantitativas (salvo la tercera), también me preguntaron muchos otros acertijos. La mayoría de estas eran cosas que había visto antes (mosaicos con cuadrados con triángulos sombreados, romper un palo y formar un triángulo, hormigas chocando en un triángulo, etc.). Para todos estos, les pedí que cambiaran a una pregunta diferente. Inicialmente pensé que esto se reflejaría mal en mí como candidato, pero ahora no estoy muy seguro. Creo que es bueno que les digas de antemano que has visto un rompecabezas. En el peor de los casos, te pedirán que les muestres la solución, en el mejor de los casos obtendrás un rompecabezas diferente para resolver. Siempre intente aclarar todos los aspectos de la pregunta con su entrevistador, y nunca dude en pensar en voz alta o dar soluciones parciales.