知乎 推荐算法 一面 + 二面面经(已意向)

问题有些怪，基本没怎么问算法相关技术问题，就硬质疑。没出手撕题，体验有些差，可能kpi1.有什么offer了，有了x的offer不考虑留下么2.祖籍哪里，意向部门为什么填的视频号，我们可不是视频号哦（尴）3.最熟悉什么语言，python脚本性能问题怎么解决，怎么优化（感觉太宽泛了）4.熟悉哪些容器哪些数据结构，问字典集合底层实现（面的是算法吗）5.讲实习项目，问一些数据，问认为模型学到了什么信息，然后质疑下业务指标提升的结果，就这个解释半天6.问实习team的规模，组成，和开发怎么对接7.问认为自己有没有自驱力8.关于推荐看的新的论文，讲了一个，不是大模型不满意，问我了不了解大模型在推荐里的应用。我说可能现在都还在尝试，不太成熟，讲了个比较简单的做embedding9.反问:反问了下对面的业务以及有没有大模型的应用，他说有很多啊，很多公司都在用，并且有一定的效果，不像你说的不太成熟，只是说可能没有好的paper（难绷，像羞辱了）over，体验较差，感觉不会有后续了10.28:挂了，体验问卷狠狠差评 #面经# #推荐算法面经# #推荐算法# #算法# #腾讯#

在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们，想拿到搜广推算法offer，先看看面经中的题目能否回答上来。 想投搜广推算法岗位的同学，简历中没有岗位对口/高质量的项目经历，会较难通过面试甚至难以进面。 同学们可以找我了解下算法项目辅导，在简历中增加一个高含金量的项目，助你斩获offer~ 面经内容： 实习项目介绍 BN的可学习参数？作用？ xDeepFM介绍 DCN的架构 WideFM和DeepFM区别？这一系列模型出现是为了解...

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#

#搜广推# 点评事业部，全程就是挖实习项目，问些八股，手撕难度较低，体验很好一面：基本就是简历提到什么问什么挖实习项目细节，穿插问下PNN，PPNET，MMOE多任务学习怎么调loss权重，写下用到的方法的伪代码（写了DWA的公式）怎么进行分数融合？讲Transformer和Bert？分别适用于什么任务？口头问下会不会Spark，Hadoop这些算法题：三数之和二面：讲论文手撕多头注意力机制继续讲实习项目，大差不差算法题：二叉树层序遍历三面：比前面的面试官感觉严肃一些问实习项目细节（更细一些）采用条件概率方式建模的前提？（贝叶斯公式前提条件）了不了解Ltv的建模方式？实习项目一些场景的数据，记不清了，然后面试官开始表演速算，边算边嘀咕，说了个数，我说差不多差不多（回头发现其差太多了，离大谱，业务场景完全不同没什么可比性）算法题：开根号，用牛顿法迭代的Hr面：基本就是聊天，怎么学习的，然后讲了讲强度肯定不小，推荐这个岗位也很卷，工作选择还是看自己对产品的兴趣目前oc等开奖 #美团# #算法# #推荐算法面经# #面经# #开奖#