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      Entretien pour ML Engineering Manager

      22 déc. 2021
      Candidat à l'entretien anonyme
      Londres, Angleterre

      Autres retours d’entretien d’embauche pour un poste comme ML Engineering Manager chez Meta

      Entretien pour ML Engineering Manager

      4 juil. 2025
      Employé (anonyme)
      Menlo Park, CA
      Offre acceptée
      Aucune offre
      Expérience positive
      Entretien difficile

      Candidature

      J'ai postulé via un recruteur. Le processus a pris 5 semaines. J'ai passé un entretien chez Meta (Londres, Angleterre) en sept. 2019

      Entretien

      The process consisted of single phone screening, where I was asked mostly questions about my experience. After that I got invitation for onsite trip. During onsite I had 5 technical interviews and 1 lunch.

      Questions d'entretien [1]

      Question 1

      Describe your experience of a manager: how to structure the team, process, what was not easy, and the hardest issue you solved.
      1 réponse
      Expérience positive
      Entretien moyen

      Candidature

      J'ai postulé via la recommandation d'un employé. J'ai passé un entretien chez Meta (Menlo Park, CA) en juil. 2025

      Entretien

      Applied via referral. Quick recruiter screen - mostly background, team size, ML systems, leadership scope. Followed by a prep call outlining the process. First real round was with an EM - mix of people leadership (managing ICs, handling low perf, 1:1s) and light system design (mine was on scaling a recsys infra). Onsite had 5 rounds - 2 coding (LC-style, focus on clean code and tradeoffs), 1 ML system design (real-world scale problem, end-to-end thinking), 1 project retrospective (how you led, staffed, scaled), and 1 culture-fit (LPs, feedback, conflict handling). Prepped with LC, ML systems, and a couple Prepfully mocks - super useful for retros and design rounds. Got the offer. Would say: focus on showing balanced depth across tech, leadership, and execution.

      Questions d'entretien [1]

      Question 1

      experience with model selection, training, evaluation, and tuning. how do you handle overfitting and underfitting
      1 réponse