360 推荐算法 一面面经
7.13笔试,7.21收到通知 7.27 2点面试
自我介绍
问CLUE,自己做了什么,数据增广怎么做的
模型用的什么,roberta原理了解么
问论文,介绍论文,多视图怎么做的,论文贡献点,deepwalk,node2vec怎么做的
介绍一下node2vec
问推荐项目,特征工程怎么做的,log变换适合什么类型特征
实现了哪些模型,讲一下双塔模型
Deep FM相对于Wide&Deep优点
用item,item共现矩阵和deepwalk有何区别
item2vec怎么做的
Serving怎么做的
搜索引擎怎么做的,如何给定query找到相关文档
linux用过没,
如何查看进程占用内存,
如何使用shell脚本统计一个文件的词频,大文件怎么做,mapreduce
什么语言用的比较多
写到题,合并两有序数组
反问
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