抖音电商推荐实习生面经，已offer

本人背景，中九本华五硕，cs科班，有论文；从2022.03.10被师兄内推开始，大概当天让约面试时间，就约到了15号，后续一段时间就在准备面试了，主要刷了牛客和lc的高频；

• 字节跳动，抖音电商推荐，推荐算法工程师：

  • 2022.03.15 一面，视频面，时长50mins：

    • 流程：自我介绍（2mins），随后介绍了CTR的论文：

      • 论文的motivation，methods，experiment，后面重点问了模型的时间空间复杂度有没有统计，以及对比的baseline都是哪些；

      • AUC是什么，0.8 和 0.6 的AUC值哪个好，以及 0.6 的 AUC 代表什么意思，如果把正负样本采样的比例从 1:1 改成 1:2，AUC 的值会如何发生变化，如果把CTR输出的模型里面分数比较低的样本去掉，从新计算 AUC ，AUC 的值会如何变化；

      • 算法题，实现对 pi 值的估计，蒙特卡洛模拟即可；

  • 2022.03.21 二面，视频面，时长70mins：

    • 流程：自我介绍（2mins），随后详细的问项目：

      • 论文的motivation，methods，experiment；

      • 算法：带重复数据的全排列问题；（避免懒狗行为用set，会被喷）

      • AUC，样本不均衡的问题；

  • 2022.03.28 三面，视频面，时长75mins：

    • 流程：自我介绍（2mins），随后是问答环节：

      • 为什么要选我们部门，有哪些考虑因素吗；

      • 对于推荐系统的了解，可以从业界和学术界分别展开说说；

      • 如何设计一个评论推荐系统，你会从哪些方面来考虑；如果我们现在要对近30天内写过评论的用户进行评论推荐，你会考虑哪些因素；如果加入时间戳因素，你会从哪些方面考虑；

      • 算法：在有序矩阵中查找某个数字，给出最优算法与其时间复杂度，并求出查找次数的数学期望；

  • 2022.03.31 四面（加面），视频面，时长70mins：

    • 流程：自我介绍（2mins），随后是问答环节：

      • 聊论文，motivation，methods，experiments，以及面试官老师提了一些模型修改的建议；

      • 场景题，如何解决数据有偏的问题，如何设计一个可以用于在线和离线评估的系统；

三面结束之后被加了四面，是团队的大leader面试的，整体聊下来感觉很像是一个投稿论文的学生和审稿人之间的对话，刚开始还很紧张，但是在后续交流过程中发现大leader人很好，讲的观点也是自己论文需要改进的地方，很开心能有一个跟大佬沟通交流的机会。