数学专业研究生如何准备秋招冲算法岗？

哈工深通信本硕，通信算法/软开方向，校内线下宣讲时间冲突没去，现在发现华子部门也太多了，有hr捞捞聊聊吗#华为##华为求职进展汇总#

刚接到电话，难绷，面完快半年了才补录到我唐镇太荒了，不考虑了

#算法# 一个完美的算法简历内容包括：对口项目，大厂实习经历，高质量论文。想拿大厂算法 offer 满足以上其中两条就差不多。①对口项目：业务部门正在做的项目所需要的技术或者经历，有相关经历的同学会容易拿到 offer 。除此之外，对口项目要有一定深度，如果单纯复现 github 代码意义不大，至少是能解决业务问题以及有深入思考的项目。大部分简历的项目其实没有竞争力。②大厂实习经历：简历上有实习经历，是加分项，虽然很多实习工作都接触不到核心业务，但是在公司工作的过程养成的习惯以及积累的认识还是有用的。③高质量论文： CCF A 和部分 CCF B 的论文认可度比较高，能有1-2篇对口的论文就足够了。有部分同学有论文但是拿不到 offer ，原因是论文方向太窄了，不是公司需要的方向。总结：校招的同学满足三条中的两条，大厂算法 offer 基本比较稳。社招的同学第一条要满足才有希望。

今天老师给大家梳理了部分大厂搜广推算法岗面试真题，供各位同学参考学习。1.PPNet的核心思想是什么？为什么要 stop gradient ？什么时候不需要这样操作？2.多目标模型很容易遇到跷跷板问题或者两个 loss 数量级相差很大，优化速度差异太大，你知道有什么优化方法吗？3.NEG loss 和 NCE loss 有什么区别？ infonce loss 公式是什么4.召回业务一般怎么定义负样本？ bce loss 的公式是什么？简述一下 Pointwise , pairwise 和 listwise 的区别是什么？召回一般用什么 loss ?5.粗排的作用？怎么验证粗排精排的链路一致性？用什么指标可以衡量链路一致性？6.大模型了解吗？怎么在推荐中应用？比如怎么在召回中用？大模型训练分成哪几个阶段？简述一下各个阶段在干什么7.千万级别的整型数组，怎么获取其中出现次数最多的前 N 个数？（考数据结构）8.讲一下你知道的机器学习里面的算法，比如 AdaBoost , GBDT , XGBoost 这些。 Bagging 和 Boosting 的区别？随机森林是什么9.讲一下Word2vec是怎么做的？怎么降低计算复杂度？10.你知道的中心极限定理有哪些？11.双塔模型优势和缺点，怎么改进？12.粗排的目的是什么？有哪些指标，粗排应该向精排看齐吗？13.说一下 BN 的公式，哪几个参数是在训练时更新，在推理时还更新吗？简述一下测试过程中的 BN 怎么算。 BN 和 LN 的区别？14.当神经网络的权重初始化为0时，会遇到什么问题？15.你能抽象地归纳出序列建模发展的脉络吗？以及它的最终形态应该是什么样子？📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。