快手推荐算法岗

佬们，快手三面半个点就结束了是什么情况啊就随便问了点东西，有点像闲聊，没问八股没问项目，连算法都没写，直接说我这边问的差不多了，你这边对快手有什么想问的吗 #快手求职进展汇总#  #快手校招# （十月最后一天了，会不会是kpi面啊）

#高情商面试官评选# BG：9本华5硕，目前研二，c++选手三轮面试面试体验都非常好，感觉很能聊得下去，有卡壳的面试官会给予提示，由浅入深地来引导你，这点非常好评。时间线10.15一面完秒过10.16二面完秒过10.21三面完秒过10.21hr面完秒hr希望大家都能有良好的面试经历和心仪的offer#字节#

1. 自我介绍2. 实习项目介绍，问的很细致3.  wide&deep模型怎么得到user/item embedding的？4. wide&deep用的是什么损失函数5. mtl模型了解吗？介绍下mmoe6. 多个任务怎么平衡loss7. relu做激活函数优缺点9.   catboost和 xgboost 区别10. catboost 怎么处理类别变量的11. 然后又问xgboost 怎么处理缺失值的12. xgboost的损失函数是什么13. DIN里activation unit结构介绍一下14. transformer结构中的attention机制是怎么样的15.   神经网络初始化权重为0的影响在关注搜广推算法方向的同学们，想拿到搜广推算法offer，可以私信我了解算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ #面经#  #校招#  #推荐算法#  #快手#

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