快手 暑期 推荐算法

回馈一下牛油们———

5.17更新———-

目前组内比较缺人，实习生和校招生（2024届）的hc都有。实习生如果有llm项目经历会加分，因为目前组里有llm+推荐的探索项目😂。感兴趣的牛油请私我哈～

Bg 陆本英本2+2，英硕top2， 均科班，两篇论文，无相关实习

Timeline:

4.12 投递

4.17 一面

1. 自我介绍+细讲项目

2. 八股

1）介绍一下Transformer的结构

2）Transformer的缺点？

3）为什么需要/sqrt(dk)

4）讲一下Diffusion中的DDPM模型

5) Diffusion 和 GAN各有什么特点？为什么Diffusion生成效果更好？

6) 知道VAE吗

3. 手撕算法

最长上升子序列，动规写出n^2算法，在面试官提示下写出nlogn贪心算法

4. 反问

为什么没有问推荐算法相关的知识，组里在做什么，面评如何

70min左右

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4.25 二面

1. 自我介绍+细讲论文

2. 八股

1）了解Diffusion的conditional生成方法吗？

2）Diffusion反向过程有做什么优化吗

3. 手撕算法

二分数组

4. 反问

面评如何

p.s. 这一面答得不太好，也只面了30min，不过还是过了，感谢放过

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4.28 交叉面

1. 自我介绍+细讲论文

2. 八股

1）讲一下你知道的排序算法

3. 手撕算法

快排 + 数学题

4. 反问

面评如何，如何培养实习生

50min左右

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4.29 hr面

1. 自我介绍

2. 还有哪些流程在推进？

3. 最早什么时候能来？

4. 对转正hc有强烈要求吗？

30min后oc

p.s. 刚接完快手offer，笔试面试都一坨的量化岗居然也oc了，也是非常意外，不过还是选择相信快手这个大平台了。