数字IC秋招｜小米面试流程分享

本人相关bg在我之前发的帖子中也有提到，所以不再赘述了，感兴趣的朋友可以去翻翻～去年2024一整年，本人接触了完全不同的三个方向，从Java后端大模型开发，最后来到了现在做的推荐算法，其实目前也还是挺迷茫的，不知道未来何去何从，要做什么，反正姑且先做着吧：）前几个月总共面了四家大厂：字节、快手、虾皮以及九坤。拿了前面三家的搜推日常实习oc，九坤的量化开发一面就挂了。这里姑且浅浅说点跟面试相关的，如果有人想要关注更加细节的内容，可以考虑新写一篇（大概？）由于本人之前没啥搜推背景，简历也没有搜推项目，就把王树森的网课看了看，然后看了看比较经典的搜推模型结构比如dcn，然后也没其他了。真正面试中，也没有遇到问搜推相关的东西，基本问问大模型那段实习，然后就是经典coding环节。个人感觉只要把简历搞熟，能够正确手撕算法（字节出了hard，其他家是mid），其实也够了。值得一提的是，九坤的面试比较有特点，必须按照面试官顺序做题，可以使用搜索引擎辅助，考的题目基本涉及numpy和pandas的实际应用编程，（好好好！很早前学的早就忘完了），写的磕磕绊绊，不出意外g了。最后，本人目前已经入职字节啦，感慨一下日常福利是真好啊，希望自己能顺利度过landing期，也欢迎大家加入字节跳动#推荐算法##日常实习#