2024推荐算法实习面经

应该都是最核心的部门,这几个都拿到offer了,基本都是1-2轮技术面。

之前的实习做的是美团的推荐广告业务,所以问项目的话也是针对广告的技术。

感谢各位大佬提出的简历修改建议,学习到了很多,整理一下面经攒人品,今年秋招的同学可以交流一下。

虾皮推荐

  1. 介绍上一段实习项目
  2. 收益是由什么带来的,出价提升是否会导致ROI降低 b. loss是list-wise还是point-wise(单点预估的话,是不是模板里面广告位多的list loss更大) c. 如何进行校准
  3. 了解过哪些推荐网络结构
  4. 介绍youtubeDNN结构
  5. 介绍熟悉的loss function
  6. batch normalization和layer normalization的区别
  7. batch normalization训练和推理阶段的不同
  8. 有没有了解过多目标多场景任务
  9. 算法题:寻找最大连通色块,m行n列的矩阵,每一个元素代表一种颜色,寻找颜色相同的最大连通色块所对应的颜色

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百度搜索

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  2. 广告推荐链路的常见模型和评价指标
  3. 正负样本如何采样
  4. 用户对于poi的偏好不同,这一点如何建模。比如,点击为0,点赞为1,下单为2
  5. 判断二叉搜索树
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发布于 昨天 17:08 安徽

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