BIGO 机器学习（推荐算法组）一面 求好运，占坑面完写面经
秋招以来第二次面试，希望顺利~~~
+++++++++++++++++++++++++然而并不顺利+++++++++++++++++
一开始：自我介绍
提问：
一般竞赛里是怎么做特征的？
为什么用了深度学习的推荐算法，还是要人工做特征？
在具体比赛构建了哪些特征，为什么自动构建的特征比人工构建特征要差？（从这里开始就要被虐了）
仔细讲一下XDeepFM算法的框架结构吧（要写公式的那种，挣扎了一下就放弃了，还是太菜）
那deepFM 了解么？（不，并不了解。。。）
问一下LR吧：
LR的目标函数，损失函数的推导，以及如何用梯度求损失函数（三连问，好久没复习到，哆哆嗦嗦勉强写出来）
期间还问我看了哪些机器学习的书，就感觉自己就快凉了。。。。
说说词向量吧：
word2vec 的原理
word2vec具体执行过程
word2vec有哪些不足（强行三连问）
Elmo 和bert的基本原理
为什么bert比ELMO效果要好，bert有哪些工程上的优点（部分mask）
手撕代码：
无序数组里怎么用最少次数找到最大最小值？（我，我竟然，没做出来，哭死，面完一查，啊啊啊，被自己蠢哭）
面后吐槽：
模型理解还是太弱了，例如XDeepFM等各种模型回去要了解公式推导计算（好的，我回去就在简历上把它删了。。。）
最后总结：菜是原罪，怪不得自己找不到工作。。。。
投递字节跳动等公司9个岗位 >
