快手广告算法专家社招面试经历

最近面了快手的广告算法专家-杭州-【商业化研发】岗位，其中有一些是牛客上练过的题目，现在向大家分享一下题目和练习地址，大家可以看一看：

1、NC66 两个链表的第一个公共结点

2、NC8 二叉树根节点到叶子节点和为指定值的路径

3、NC22 合并两个有序的数组

#笔试题目##快手##社招#
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不愿透露姓名的神秘牛友
09-06 19:33
快手商业化广告1 + 2 + 3 + HR面经
一面（8.20）（1小时）主要就是一些常规八股吧http缓存react hooks为什么不能放在条件渲染和循环里面还有一些忘了，时间有点久远了，基本都是八股，八股看熟就能答出来的那种反问： 几轮面试？ （3 + 1）反问： base？（北京）总结：八股熟了就没什么问题二面（8.27）（1小时）主要就是项目和实习的拷打什么是受控和非受控，写一个input组件支持受控和非受控解释了一下概念，说实话当时没理解面试官要写的那个组件是什么意思，没写出来问：你没看过antd的源码吗？没有，react源码看的多。你说你看过react源码，介绍一些react fiber里面都有什么属性，作用是什么？介绍了ty...
查看6道真题和解析
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09-03 12:33
University of Southern California 推荐算法
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09-11 19:37
已编辑
门头沟学院 算法工程师
快手 推荐大模型 三面 面经
1. 面试官先自我介绍了一下2. 我的自我介绍3. 主要比较care实习里面的各个阶段的数据流程，问了一下合成数据的优缺点？4. 问了一下LLM评估方面，人工还是自动化？离线评估指标和线上评估指标有什么区别？5. 问了一下推荐系统和LLM结合的理解，从召回和精排两部分稍微说了一下理解，以及结合多模态blabla6. 做了一个最长回文子串的题，我用的一般的O(n^2)的算法，那个O(n)的记不得了，面试官让优化，大概说了一下可以剪枝什么的，没有具体做（确实不太会）7. 反问，其实更多的是面试官在给我讲推荐系统的难点，以及他们认为LLM可以优化哪些地方#快手求职进展汇总##牛客创作赏金赛#
查看3道真题和解析 快手求职进展汇总 牛客创作赏金赛
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09-27 12:21
University of Southern California 推荐算法
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09-10 10:57
门头沟学院 算法工程师
阿里吐槽，挂麻了
如图，以及挂了6个志愿了你到底招不招人啊啊啊啊啊啊#阿里求职进展汇总#
graso03：走，咱还看不起它呢，不想招人可以不招
投递阿里巴巴等公司10个岗位 阿里求职进展汇总
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